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