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- パターン認識と機械学習 下
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ベイズ理論による統計的予測
Pattern recognition and machine learning.シュプリンガー・ジャパン
クリストファー・M.ビショップ 元田浩 栗田多喜夫 樋口知之 松本裕治 村田昇- 価格
- 8,580円(本体7,800円+税)
- 発行年月
- 2008年07月
- 判型
- B5
- ISBN
- 9784431100317
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[BOOKデータベースより]
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。下巻では、上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する。次に、高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する。最後に、複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する。
第6章 カーネル法
[日販商品データベースより]第7章 疎な解を持つカーネルマシン
第8章 グラフィカルモデル
第9章 混合モデルとEM
第10章 近似推論法
第11章 サンプリング法
第12章 連続潜在変数
第13章 系列データ
第14章 モデルの結合
ベイズ理論に基づいた統一的視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説する教科書。本巻では、予測精度の高いサポートベクトルマシンや、幅広い領域で使われているカーネル法などを説明。