蔵書情報
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書誌情報サマリ
| 書名 |
統計的機械学習
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| 著者名 |
杉山 将／著
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| 著者名ヨミ |
スギヤマ マサシ |
| 出版者 |
オーム社
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| 出版年月 |
2009.9 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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| 1 |
中央図書館 | 書庫別Ｄ | 00713/35/ | 0106162303 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000002014956 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
統計的機械学習 |
| 書名ヨミ |
トウケイテキ キカイ ガクシュウ |
|
生成モデルに基づくパターン認識 |
| 叢書名 |
Tokyo Tech Be‐TEXT
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| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
杉山 将／著
|
| 著者名ヨミ |
スギヤマ マサシ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
オーム社
|
| 出版年月 |
2009.9 |
| 本体価格 |
￥２８００ |
| ISBN |
978-4-274-50248-4 |
| ISBN |
4-274-50248-4 |
| 数量 |
198p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
007.13
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| 件名 |
パターン認識
機械学習
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| 注記 |
文献:p191～194 |
| 内容紹介 |
パターン認識の基礎、識別関数の良さを測る規準、最尤推定法、ベイズ推定の数値計算法、カーネル密度推定法など、生成モデルに基づくパターン認識に特化して説明した、統計的機械学習の基礎入門書。 |
| 著者紹介 |
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。博士(工学)取得。同大学大学院同研究科計算工学専攻准教授。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
第1章 パターン認識の基礎 |
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| 2 |
1.1 パターン認識とは |
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1.2 決定論的パターン認識と統計的パターン認識 |
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| 4 |
1.3 統計的パターン認識の定式化 |
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| 5 |
第2章 準備 |
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| 6 |
2.1 確率・統計の基礎 |
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| 7 |
2.2 Octaveの使い方 |
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| 8 |
第3章 識別関数の良さを測る規準 |
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| 9 |
3.1 訓練標本を用いた識別関数の学習 |
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| 10 |
3.2 最大事後確率則 |
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| 11 |
3.3 最小誤識別率則 |
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| 12 |
3.4 ベイズ決定則 |
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| 13 |
3.5 生成モデルに基づくパターン認識 |
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| 14 |
第4章 最尤推定法 |
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| 15 |
4.1 最尤推定法の定義 |
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| 16 |
4.2 ガウスモデル |
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| 17 |
4.3 カテゴリの事後確率の計算 |
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4.4 線形判別分析 |
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| 19 |
第5章 最尤推定法の理論的性質 |
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| 20 |
5.1 準備 |
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| 21 |
5.2 一致性 |
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| 22 |
5.3 漸近不偏性 |
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| 23 |
5.4 漸近有効性 |
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| 24 |
5.5 漸近正規性 |
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| 25 |
第6章 線形判別分析による手書き文字認識 |
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| 26 |
6.1 手書き数字データの読み込みと表示 |
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| 27 |
6.2 線形判別分析の実装 |
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| 28 |
6.3 多カテゴリ文字認識の結果評価 |
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| 29 |
第7章 最尤推定法におけるモデル選択 |
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| 30 |
7.1 モデル選択とは |
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| 31 |
7.2 確率密度関数の近さを測る規準 |
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| 32 |
7.3 赤池の情報量規準 |
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| 33 |
7.4 竹内の情報量規準 |
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| 34 |
第8章 混合ガウスモデルの最尤推定 |
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| 35 |
8.1 ガウス混合モデル |
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| 36 |
8.2 勾配法 |
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| 37 |
8.3 EMアルゴリズム |
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| 38 |
第9章 ベイズ推定法 |
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| 39 |
9.1 ベイズ推定法の定義 |
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| 40 |
9.2 ベイズ推定法と最尤推定法の違い |
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| 41 |
9.3 最大事後確率推定法 |
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| 42 |
9.4 共役事前分布 |
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| 43 |
第10章 ベイズ推定の数値計算法 |
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| 44 |
10.1 モンテカルロ積分 |
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| 45 |
10.2 重点サンプリング法 |
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| 46 |
10.3 計算機による擬似乱数の発生法 |
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| 47 |
第11章 ベイズ推定法におけるモデル選択 |
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| 48 |
11.1 事前確率の設定とモデル選択 |
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| 49 |
11.2 周辺尤度のラプラス近似 |
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| 50 |
11.3 ベイズ情報量規準 |
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| 51 |
11.4 変分ベイズ法 |
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第12章 カーネル密度推定法 |
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| 53 |
12.1 ヒストグラム法 |
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| 54 |
12.2 ノンパラメトリック法の枠組み |
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| 55 |
12.3 パーゼン窓法とカーネル密度推定法 |
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| 56 |
12.4 尤度交差確認法 |
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| 57 |
第13章 最近傍密度推定法 |
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| 58 |
13.1 最近傍密度推定法 |
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| 59 |
13.2 最近傍識別器 |
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| 60 |
13.3 k‐最近傍識別器 |
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