サポートベクトルマシン(サポートベクターマシン)は,その認識能力の高さと応用性から,優れたパターン認識の手法として注目されています.本書は,その基礎をわかりやすく説明するとともに,多クラス問題への拡張方法や,各種のモデルごとの違いなど,実用上重要な項目についての解説が充実しています.入門書として,また,実際問題に適用する際の参考書として役立つ一冊です. 第1章 はじめに 第2章 2クラスサポートベクトルマシン 第3章 多クラスサポートベクトルマシン 第4章 サポートベクトルマシンの変形 第5章 学習法 第6章 カーネル法 第7章 特徴選択と特徴抽出 第8章 クラスタリング 第9章 関数近似への拡張