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目次

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

  • 平井 有三(著)
  • 第1章 はじめに
    • 1.1 パターン認識とは
    • 1.2 特徴の型
    • 1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い
    • 章末問題
  • 第2章 識別規則と学習法の概要
    • 2.1 識別規則と学習法の分類
    • 2.2 汎化能力
    • 章末問題
  • 第3章 ベイズの識別規則
    • 3.1 ベイズの識別規則
    • 3.2 受信者動作特性曲線
    • 章末問題
  • 第4章 確率モデルと識別関数
    • 4.1 観測データの線形変換
    • 4.2 確率モデル
    • 4.3 確率モデルパラメータの最尤推定
    • 章末問題
  • 第5章 k最近傍法(kNN法)
    • 5.1 最近傍法とボロノイ境界
    • 5.2 kNN法
    • 5.3 kNN法とベイズ誤り率
    • 5.4 kNN法の計算量とその低減法
    • 章末問題
  • 第6章 線形識別関数
    • 6.1 線形識別関数の定義
    • 6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定
    • 6.3 線形判別分析
    • 6.4 ロジスティック回帰
    • 章末問題
  • 第7章 パーセプトロン型学習規則
    • 7.1 パーセプトロン
    • 7.2 誤差逆伝搬法
    • 7.3 誤差逆伝搬法の学習特性
    • 章末問題
  • 第8章 サポートベクトルマシン
    • 8.1 サポートベクトルマシンの導出
    • 8.2 線形分離可能でない場合への拡張
    • 8.3 非線形特徴写像
    • 8.4 ν−サポートベクトルマシン
    • 8.5 1クラスサポートベクトルマシン
    • 章末問題
  • 第9章 部分空間法
    • 9.1 部分空間
    • 9.2 主成分分析
    • 9.3 特異値分解
    • 9.4 部分空間法
    • 9.5 カーネル主成分分析
    • 9.6 カーネル部分空間法
    • 章末問題
  • 第10章 クラスタリング
    • 10.1 類似度と非類似度
    • 10.2 非階層型クラスタリング(K−平均法)
    • 10.3 階層型クラスタリング(融合法)
    • 10.4 確率モデルによるクラスタリング
    • 章末問題
  • 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
    • 11.1 ノーフリーランチ定理
    • 11.2 決定木
    • 11.3 バギング
    • 11.4 アダブースト
    • 11.5 ランダムフォレスト
    • 章末問題
  • 付録 ベクトルと行列による微分
    • A.1 ベクトルによる微分
    • A.2 行列によるスカラー関数の微分

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