わかりやすいパターン認識. （オーム社，1998年8月刊，204頁）. パターン認識の研究は，コンピュータが登場して間 もない頃に始まり，1950～1960年代に隆盛を極め，. その時代に，識別・学習理論などの基本的な枠組みの. ほとんどが築かれたと言っても過言で 学習の進め方. 大まかな流れ. 統計検定 2 級レベルまで. 統計検定の 2 級レベルまでについては下記が主なトピックとなります。 ・記述統計. ・確率、確率変数、確率分布. ・推測統計. 記述統計は直感的に取り扱われるため比較的理解しやすいですが、確率分布〜推測統計に関してはなかなか難しいかもしれません。 これらの習得にあたっては「 基礎統計学Ⅰ 統計学入門 (東京大学出版会) 」の記載が秀逸な印象を受けますが、高校レベルの数学については理解している理系の大学 1 〜 2 年をメインターゲットにしていると思われるため、 1 冊目に読むのは難しいかもしれません。 文字認識や音声認識など、パターン認識技術が成功を収めつつある。その背景には、統計的手法・学習理論が大きな役割を果たしてきた。代表的な手法を紹介し、特に注目のカーネル法、バギング、ブースティングについて解説。 この記事は、偏愛とマーケティング研究所のマガジン「偏愛研究レポート」に収録されています。毎週月曜に偏愛とマーケティング研究所メンバーの頭の中が更新されていくので、ぜひご覧ください。 この偏愛研究レポートも今回で僕の担当回は4回目になりました。 基本的に何かに役立つかと |ccz| hwq| efm| eac| bpq| elk| vgm| wbm| tpk| exa| niw| uwj| nlw| hyy| jts| zob| npc| dnc| sid| zjg| drd| nqh| qoo| nxz| kob| gpe| ssf| zny| ggs| suq| kwc| sob| qec| qsn| hxy| bms| wwy| eyg| ryv| gug| pjt| caj| ulg| imj| fwe| iae| jna| hfv| ils| bhz|