蔵書情報
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書誌情報サマリ
書名 |
統計的機械学習
|
著者名 |
杉山 将/著
|
著者名ヨミ |
スギヤマ マサシ |
出版者 |
オーム社
|
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
|
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
|
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
|
件名 |
パターン認識
機械学習
|
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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3 |
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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18 |
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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52 |
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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