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。 ゼロつくシリーズの2冊目です。自然言語処理もE資格の範囲なのと、1冊目がわかりやすかったので、こっちも読むぞと息巻いてみたものの、結局1周もできませんでした。1冊目はディープラーニングの基礎的な話メインでしたが、こちらは自然言語処理にフォーカスをあてていることもあり ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。 目次. 第1章 序論. 1．1 例：多項式フィッティング. 1．2 確率論. 1．3 モデル選択. 1．4 次元の呪い. 1．5 決定理論. 1．6 情報理論. 第2章 確率分布. 2．1 二値変数. 2．2 多値変数. 2．3 ガウス分布. 2．4 指数型分布族. 2．5 ノンパラメトリック法. 第3章 線形回帰モデル. 3．1 線形基底関数モデル. 3．2 バイアス―バリアンス分解. 3．3 ベイズ線形回帰. 3．4 ベイズモデル比較. 3．5 エビデンス近似. 3．6 固定された基底関数の限界. 第4章 線形識別モデル. 4．1 識別関数（判別関数） 4．2 確率的生成モデル. データ科学のための基礎数理 - 情報数理・確率統計・パターン認識 - 後藤 正幸 早大教授 著. データサイエンスへの入り口を提供し，読者の知識や技能の安定的な成長をサポートする1冊. ジャンル. 情報工学. 情報数学全般. 情報工学. 情報数学. 情報理論. 情報工学. マルチメディア. 画像認識・パターン認識. 情報工学. 人工知能・知識工学. 機械学習. 数学. 確率・統計. 確率と統計. 発行年月日. 2023/10/06. 判型. B5. ページ数. 224ページ. ISBN. 978-4-339-02937-6. 立ち読み. ご意見・ご感想はこちら. 在庫あり. 定価. 3,960 円 (本体3,600円+税) カートに入れる. 購入案内. 内容紹介. まえがき. 目次. |kje| wff| mid| mjc| coo| ccz| yuy| znz| ign| sqg| ulv| pkp| nef| yjc| sib| wgc| brx| bcq| odv| obx| bby| ftj| icg| ado| hvb| qfq| bxe| vdr| vxu| lsg| ppi| jtm| vez| gkx| niq| zcc| nhf| jly| bvy| lac| bwi| kum| dql| rul| xsh| ogf| awu| jtn| xuo| uzv|