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パターン認識と機械学習 Bishop, Christopher M(著/文) - シュプリンガー・ジャパン
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パターン認識と機械学習
巻次：上
ベイズ理論による統計的予測
発行：シュプリンガー・ジャパン
縦240mm
349ページ
価格情報なし
- 初版年月日
- 2007年12月
- 登録日
- 2016年6月11日
- 最終更新日
- 2016年6月11日
紹介
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、この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した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。
目次
第1章 序論
第2章 確率分布
第3章 線形回帰モデル
第4章 線形識別モデル
第5章 ニューラルネットワーク
付録
上記内容は本書刊行時のものです。
