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TokyoTech Be-TEXT
統計的機械学習
第1版
生成モデルに基づくパターン認識

・著者:東京工業大学 杉山 将
・定価:2940円(本体2800円+税)
・A5 200頁
・ISBN 978-4-274-50248-4
・発売日:2009/09
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※通常2〜3日以内で発送いたします。


・東京工業大学の応用数理系基礎科目を、TokyoTech Be-TEXTとして、本とWebコンテンツを融合した電子教科書として刊行
・書籍版は独立した教科書として完結
・電子版は教科書PDFプラス補完情報(演習問題・解・小テスト・模範解答など)

機械学習とは、与えられたデータからその背後に潜んでいる規則を自動的に獲得することで、近年、数理統計学に基礎をおく「統計的機械学習」として発展を遂げている。本書は、理工系大学の学部生に向けた統計的機械学習の入門書であり、特に「生成モデルに基づくパターン認識」に特化した解説を行う。書籍版と電子版を融合した新しいタイプの教科書である。
★このような方におすすめ
(1)情報理工系の学生、院生の教科書・参考書
(2)技術系企業の若手技術者の研修テキスト
主要目次

I部 導 入:
1章パターン認識の基礎
2章 準 備
3章 識別関数の良さを測る規準
II部 パラメトリック法
4章 最尤推定法
5章 最尤推定法の理論的性質、
6章 線形判別分析による手書き文字認識
7章 最尤推定法によるモデル選択
8章 混合ガウスモデルの最尤推定
9章 ベイズ推定法
10章 ベイズ推定法の数値計算法
11章 ベイズ推定法におけるモデル選択
   III部 ノンパラメトリック法 
12章 核密度推定法
13章 最近傍密度推定法
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詳細目次
I部 導入:
1章パターン認識の基礎、
2章 準備、
3章 識別関数の良さを測る規準、
II部 パラメトリック法
4章 最尤推定法、
5章 最尤推定法の理論的性質、
6章 線形判別分析による手書き文字認識、
7章 最尤推定法によるモデル選択、
8章 混合ガウスモデルの最尤推定、
9章 ベイズ推定法、
10章 ベイズ推定法の数値計算法、
11章 ベイズ推定法におけるモデル選択、
   III部 ノンパラメトリック法 
12章 核密度推定法、
13章 最近傍密度推定法
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