パターン認識と機械学習（上）
- ベイズ理論による統計的予測
- 著者： Ｃ．Ｍ． ビショップ 監訳： 元田浩
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- 書籍
- 出版社：シュプリンガー・ジャパン
- 発売日： 2007年12月
- Information
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- 特典に関するお知らせとご注意
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- 価格（税込）：6,825円
- ポイント：477pt [Ｔポイント７倍]
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- 在庫なし
この商品の説明
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。
目次
第１章 序論；第２章 確率分布；第３章 線形回帰モデル；第４章 線形識別モデル；第５章 ニューラルネットワーク；付録
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:３４９ｐ
- 大きさ:２４×１６ｃｍ
- 出版社:シュプリンガー・ジャパン
- ISBN-10:443110013X
- ISBN-13:9784431100133
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