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No.	資料番号	資料種別	請求記号	配架場所	状態	貸出
1	0009442385	図書一般	007.13/ｽｷ09/	書庫	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	統計的機械学習
人名	杉山将／著
人名ヨミ	スギヤママサシ
出版者・発行者	オーム社
出版年月	2009.9

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別	図書
タイトル	統計的機械学習
サブタイトル	生成モデルに基づくパターン認識
シリーズ名	Tokyo Tech Be‐TEXT
タイトルヨミ	トウケイテキキカイガクシュウ
サブタイトルヨミ	セイセイモデルニモトズクパターンニンシキ
シリーズ名ヨミ	トウキョウテックビーテキスト
人名	杉山将／著
人名ヨミ	スギヤママサシ
出版者・発行者	オーム社
出版者・発行者等ヨミ	オームシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2009.9
ページ数または枚数・巻数	198p
大きさ	21cm
価格	￥２８００
ISBN	978-4-274-50248-4
ISBN	4-274-50248-4
注記	文献:p191〜194
分類記号	007.13
件名	パターン認識
内容紹介	パターン認識の基礎、識別関数の良さを測る規準、最尤推定法、ベイズ推定の数値計算法、カーネル密度推定法など、生成モデルに基づくパターン認識に特化して説明した、統計的機械学習の基礎入門書。
著者紹介	東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。博士(工学)取得。同大学大学院同研究科計算工学専攻准教授。
言語区分	jpn
タイトルコード	1009811228935
目次	第1章パターン認識の基礎
	1.1 パターン認識とは／1.2 決定論的パターン認識と統計的パターン認識／1.3 統計的パターン認識の定式化
	第2章準備
	2.1 確率・統計の基礎／2.2 Octaveの使い方
	第3章識別関数の良さを測る規準
	3.1 訓練標本を用いた識別関数の学習／3.2 最大事後確率則／3.3 最小誤識別率則／3.4 ベイズ決定則／3.5 生成モデルに基づくパターン認識
	第4章最尤推定法
	4.1 最尤推定法の定義／4.2 ガウスモデル／4.3 カテゴリの事後確率の計算／4.4 線形判別分析
	第5章最尤推定法の理論的性質
	5.1 準備／5.2 一致性／5.3 漸近不偏性／5.4 漸近有効性／5.5 漸近正規性
	第6章線形判別分析による手書き文字認識
	6.1 手書き数字データの読み込みと表示／6.2 線形判別分析の実装／6.3 多カテゴリ文字認識の結果評価
	第7章最尤推定法におけるモデル選択
	7.1 モデル選択とは／7.2 確率密度関数の近さを測る規準／7.3 赤池の情報量規準／7.4 竹内の情報量規準
	第8章混合ガウスモデルの最尤推定
	8.1 ガウス混合モデル／8.2 勾配法／8.3 EMアルゴリズム
	第9章ベイズ推定法
	9.1 ベイズ推定法の定義／9.2 ベイズ推定法と最尤推定法の違い／9.3 最大事後確率推定法／9.4 共役事前分布
	第10章ベイズ推定の数値計算法
	10.1 モンテカルロ積分／10.2 重点サンプリング法／10.3 計算機による擬似乱数の発生法
	第11章ベイズ推定法におけるモデル選択
	11.1 事前確率の設定とモデル選択／11.2 周辺尤度のラプラス近似／11.3 ベイズ情報量規準／11.4 変分ベイズ法
	第12章カーネル密度推定法
	12.1 ヒストグラム法／12.2 ノンパラメトリック法の枠組み／12.3 パーゼン窓法とカーネル密度推定法／12.4 尤度交差確認法
	第13章最近傍密度推定法
	13.1 最近傍密度推定法／13.2 最近傍識別器／13.3 k‐最近傍識別器