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目次

入門パターン認識と機械学習

入門パターン認識と機械学習

  • 後藤 正幸(共著)/ 小林 学(共著)
  • 1.パターン認識と統計的学習の概要
    • 1.1 パターン認識とは
    • 1.2 ベイズ識別規則と識別関数法
    • 1.3 統計的学習とパターン認識
    • 章末問題
  • 2.特徴空間の構成と統計的性質
    • 2.1 特徴空間と統計量
    • 2.2 特徴空間の評価
    • 章末問題
  • 3.線形識別の方法
    • 3.1 線形識別器とパーセプトロン
    • 3.2 フィッシャーの線形判別法
    • 3.3 誤差評価関数による線形識別器の獲得
    • 章末問題
  • 4.ナイーブベイズ法
    • 4.1 ナイーブベイズ法の概要
    • 4.2 高次元かつスパースな問題に対する対応
    • 4.3 改良ナイーブベイズ法
    • 4.4 ナイーブベイズ法の解釈
    • 章末問題
  • 5.線形部分空間による次元縮約
    • 5.1 主成分分析
    • 5.2 主成分分析と特異値分解
    • 章末問題
  • 6.テンプレートマッチングとk最近傍識別法
    • 6.1 特徴パターンとの照合によるパターン判別
    • 6.2 k最近傍識別法
    • 6.3 メトリックラーニング
    • 章末問題
  • 7.決定木
    • 7.1 分類木と回帰木
    • 7.2 分類木の学習法
    • 7.3 回帰木の学習法
    • 7.4 学習アルゴリズムの拡張
    • 章末問題
  • 8.集団学習法
    • 8.1 バギング
    • 8.2 ブースティングとAdaBoost
    • 8.3 ランダムフォレスト
    • 8.4 ランダムフォレストによる特徴の重要度算出
    • 8.5 定理8.1の証明
    • 章末問題
  • 9.非線形判別関数とニューラルネットワーク
    • 9.1 区分的線形識別関数
    • 9.2 階層型ニューラルネットワーク
    • 章末問題
  • 10.カーネル法
    • 10.1 リッジ回帰
    • 10.2 特徴ベクトルとカーネル
    • 章末問題
  • 11.サポートベクトルマシン
    • 11.1 サポートベクトルマシン
    • 11.2 カーネルを用いたサポートベクトルマシン
    • 11.3 ソフトマージンサポートベクトルマシン
    • 11.4 サポートベクトルマシンの効率的学習法
    • 章末問題
  • 12.関連ベクトルマシン
    • 12.1 関連ベクトルマシンの概要
    • 12.2 RVMの効率的学習法
    • 12.3 RVMの予測法
    • 章末問題
  • 13.二値判別器の組合せによる多値分類法
    • 13.1 基本的な方法
    • 13.2 ECOC法
    • 章末問題
  • 14.学習モデルと統計的推定
    • 14.1 確率モデルとベイズ識別
    • 14.2 パラメトリックな手法と統計的推定
    • 章末問題
  • 15.潜在クラスモデル
    • 15.1 混合正規モデル
    • 15.2 EMアルゴリズム
    • 15.3 潜在クラスモデルの例
    • 章末問題
  • 16.統計的モデル選択とモデル平均化法
    • 16.1 多項式回帰モデルの例
    • 16.2 階層モデル族
    • 16.3 統計的モデル選択問題
    • 16.4 モデル選択基準
    • 16.5 一致性の議論
    • 16.6 モデル平均化法
    • 章末問題
  • 付録
    • A.1 ベクトル空間と関数の最適化
    • A.2 ラグランジュの未定乗数法
    • A.3 固有値と固有ベクトル
    • A.4 多次元正規分布