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続・わかりやすい パターン認識 -教師なし学習入門-

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

定番「わかりやすい パターン認識」の続編!ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍!
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。

第1章 ベイズ統計学
第2章 事前確率と事後確率
第3章 ベイズ決定則
第4章 パラメータ推定
第5章 教師付き学習と教師なし学習
第6章 EMアルゴリズム
第7章 マルコフモデル
第8章 隠れマルコフモデル
第9章 混合分布のパラメータ推定
第10章 クラスタリング
第11章 ノンパラメトリックベイズモデル
第12章 ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング
第13章 共クラスタリング
付録A 補足事項
(凸計画問題と最適化,イェンゼンの不等式,ベクトルと行列に関する基本公式,KLダイバージェンス,ギブスサンプリング,ウィシャート分布と逆ウィシャート分布,,ベータ・ベルヌーイ過程)

作品情報

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タイトル:
続・わかりやすい パターン認識 -教師なし学習入門-
ジャンル:
コンピュータ・インターネットIT・Eビジネス・資格・読み物情報科学
著者:
石井健一郎上田修功
出版社:
オーム社
掲載誌:
ファイルサイズ:
36.6MB
配信方式:
ストリーミング、ダウンロード

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