内容情報
[BOOKデータベースより]
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パターン認識を学ぶ入門書に最適。Ｒによる実行例も収録。
第１章 はじめに
第２章 識別規則と学習法の概要
第３章 ベイズの識別規則
第４章 確率モデルと識別関数
第５章 ｋ最近傍法（ｋＮＮ法）
第６章 線形識別関数
第７章 パーセプトロン型学習規則
第８章 サポートベクトルマシン
第９章 部分空間法
第１０章 クラスタリング
第１１章 識別器の組み合わせによる性能強化
付録 ベクトルと行列による微分
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています．
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