パターン認識と機械学習  上

C.M.ビショップ 著 ; 元田浩, 栗田多喜夫, 樋口知之, 松本裕治, 村田昇 監訳

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。

「BOOKデータベース」より

[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

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 パターン認識と機械学習
著作者等 Bishop, Christopher M
元田 浩
村田 昇
松本 裕治
栗田 多喜夫
樋口 知之
ビショップ C.M.
書名ヨミ パターン ニンシキ ト キカイ ガクシュウ : ベイズ リロン ニ ヨル トウケイテキ ヨソク
書名別名 Pattern recognition and machine learning

ベイズ理論による統計的予測
巻冊次
出版元 シュプリンガー・ジャパン
刊行年月 2007.12
ページ数 349p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-431-10013-3
NCID BA84203117
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全国書誌番号
21357956
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
原文言語 英語
出版国 日本
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