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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	はじめてのパターン認識
著者名	平井有三／著
著者名ヨミ	ヒライユウゾウ
出版者	森北出版
出版年月	2012.7

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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
1	東部図書館	一般開架	00713/43/	2102520445	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	1000002329468
書誌種別	図書
書名	はじめてのパターン認識
書名ヨミ	ハジメテノパターンニンシキ
言語区分	日本語
著者名	平井有三／著
著者名ヨミ	ヒライユウゾウ
出版地	東京
出版者	森北出版
出版年月	2012.7
本体価格	￥３０００
ISBN	978-4-627-84971-6
ISBN	4-627-84971-6
数量	6,219p
大きさ	22cm
分類記号	007.13
件名	パターン認識
注記	文献:p212～214
内容紹介	パターン認識にはじめて触れる人に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。パターン認識の概念、識別規則と学習アルゴリズムの概要や、統計解析環境Rによる実行例などを取り上げる。
著者紹介	慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了。筑波大学名誉教授。工学博士。

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章はじめに
2	1.1 パターン認識とは
3	1.2 特徴の型
4	1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い
5	章末問題
6	第2章識別規則と学習法の概要
7	2.1 識別規則と学習法の分類
8	2.2 汎化能力
9	章末問題
10	第3章ベイズの識別規則
11	3.1 ベイズの識別規則
12	3.2 受信者動作特性曲線
13	章末問題
14	第4章確率モデルと識別関数
15	4.1 観測データの線形変換
16	4.2 確率モデル
17	4.3 確率モデルパラメータの最尤推定
18	章末問題
19	第5章 k最近傍法(kNN法)
20	5.1 最近傍法とボロノイ境界
21	5.2 kNN法
22	5.3 kNN法とベイズ誤り率
23	5.4 kNN法の計算量とその低減法
24	章末問題
25	第6章線形識別関数
26	6.1 線形識別関数の定義
27	6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定
28	6.3 線形判別分析
29	6.4 ロジスティック回帰
30	章末問題
31	第7章パーセプトロン型学習規則
32	7.1 パーセプトロン
33	7.2 誤差逆伝搬法
34	7.3 誤差逆伝搬法の学習特性
35	章末問題
36	第8章サポートベクトルマシン
37	8.1 サポートベクトルマシンの導出
38	8.2 線形分離可能でない場合への拡張
39	8.3 非線形特徴写像
40	8.4 ν-サポートベクトルマシン
41	8.5 1クラスサポートベクトルマシン
42	章末問題
43	第9章部分空間法
44	9.1 部分空間
45	9.2 主成分分析
46	9.3 特異値分解
47	9.4 部分空間法
48	9.5 カーネル主成分分析
49	9.6 カーネル部分空間法
50	章末問題
51	第10章クラスタリング
52	10.1 類似度と非類似度
53	10.2 非階層型クラスタリング(K-平均法)
54	10.3 階層型クラスタリング(融合法)
55	10.4 確率モデルによるクラスタリング
56	章末問題
57	第11章識別器の組み合わせによる性能強化
58	11.1 ノーフリーランチ定理
59	11.2 決定木
60	11.3 バギング
61	11.4 アダブースト
62	11.5 ランダムフォレスト
63	章末問題
64	付録ベクトルと行列による微分
65	A.1 ベクトルによる微分
66	A.2 行列によるスカラー関数の微分