内容紹介
・東京工業大学の応用数理系基礎科目を、TokyoTech Be-TEXTとして、本とWebコンテンツを融合して刊行
機械学習とは、与えられたデータからその背後に潜んでいる規則を自動的に獲得することで、近年、数理統計学に基礎をおく「統計的機械学習」として発展を遂げている。本書は、理工系大学の学部生に向けた統計的機械学習の入門書であり、特に「生成モデルに基づくパターン認識」に特化した解説を行う。書籍版と電子版を融合した新しいタイプの教科書である。
このような方におすすめ
①情報理工系の学生、院生の教科書・参考書
②技術系企業の若手技術者の研修テキスト
目次
主要目次
1章パターン認識の基礎
2章 準 備
3章 識別関数の良さを測る規準
4章 最尤推定法
5章 最尤推定法の理論的性質、
6章 線形判別分析による手書き文字認識
7章 最尤推定法によるモデル選択
8章 混合ガウスモデルの最尤推定
9章 ベイズ推定法
10章 ベイズ推定法の数値計算法
11章 ベイズ推定法におけるモデル選択
12章 カーネル密度推定法
13章 最近傍密度推定法
詳細目次
1章パターン認識の基礎、
2章 準備、
3章 識別関数の良さを測る規準、
4章 最尤推定法、
5章 最尤推定法の理論的性質、
6章 線形判別分析による手書き文字認識、
7章 最尤推定法によるモデル選択、
8章 混合ガウスモデルの最尤推定、
9章 ベイズ推定法、
10章 ベイズ推定法の数値計算法、
11章 ベイズ推定法におけるモデル選択、
12章 カーネル密度推定法、
13章 最近傍密度推定法
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