[BOOKデータベースより]
1 パターン認識とは
2 線形識別モデルと学習
3 誤差評価に基づく学習
4 事後確率最大化(MAP)基準による識別
5 パラメトリックな学習
6 ベイズ推定
7 クラス依存確率密度を正規分布でモデル化したMAP推定
8 ニューラルネットワーク(feed forward型)
9 サポートベクトルマシン
10 期待損失最小化(リスク最小化)識別
パターン認識の基礎について、やさしく丁寧に解説した入門書。
図と数式によって、きちんと理解することができます。
初めて学ぶ方や、ほかの本では難しいと感じている方に、おすすめの一冊です。
〈本書のおすすめポイント〉
●数式や概念を、多くのカラー図を使って解説
→初学者がつまずきやすい難しい部分も、視覚的に理解することができます。
●やさしい語り口で、数式の意味をかみ砕きながら説明
→物語を読むかのように、自然と読み進めることができます.
●例題や「Let’s try!」という問題が豊富
→理解度をチェックすることができます。
●Pythonのサンプルプログラムを提供
→実際に手元で動かして、理解を深めることができます。
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