中川翔子 オフィシャルブログ Powered by Ameba
中川翔子 オフィシャルブログ Powered by Ameba中川翔子 オフィシャルブログ Powered by Ameba ★2022年6月8日 中川翔子 20周年記念 写真集 発売 ★2022年5月5日 中川翔子BIRTHDAY LIVE 2022 ★2022年3月9日 ニューシングル「君のまんまが いいんだよ」の発売中！ ★映画公開「しまじろうと キラキラおうこくの おうじさま」主題歌・声優出演 ★毎週木曜10:25～ TBS系列「ひるおび」コメンテーター出演中！ ★毎週土曜21:30～22:00 TOKYO MX「音ボケPOPS」メインMCレギュラー出演中！ ★毎週日曜8:00～8:30 テレビ東京系列「ポケモンとどこいく！？」コッカー役声優出演 ★スマホアプリ「ラクガキ キングダム」（iOS / Android）コラボ決定！ ★PCソフト／iPadアプリ「CLIP STUDIO
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■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
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