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入門 パターン認識と機械学習 | コロナ社
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう,基礎的な内容に絞って... 初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう,基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し,実際のデータを分析し,手法を改良できるよう,WebでC言語プログラムを公開した。 1. パターン認識と統計的学習の概要 1.1 パターン認識とは 1.1.1 パターン認識問題の例 1.1.2 パターン認識問題の基本モデル 1.1.3 特徴空間と特徴ベクトル 1.2 ベイズ識別規則と識別関数法 1.2.1 ベイズ決定による最適分類 1.2.2 識別関数による解釈 1.2.3 正規分布を仮定した場合の展開 1.2.4 線形識別関数によるパターン分類 1.3 統計的学習とパターン認識 章末問題 2. 特徴空間の構成と統計的性質 2.1 特徴空間と統計量 2.1.1 特徴空間と特徴ベクトル 2.1.2 パターン分布を測る尺度 2.1.3 データの基準化 2.1.4 特