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
- シュプリンガー・ジャパン株式会社 (2007年12月10日発売)
- Amazon.co.jp ・本 (349ページ)
- / ISBN・EAN: 9784431100133
作品紹介・あらすじ
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。
感想・レビュー・書評
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【機械工学科・機械情報工学科】ベストリーダー2024
第10位
東京大学にある本はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?bibid=2002499323詳細をみるコメント0件をすべて表示 -
ITC05 Pattern Recognition and Machine Learning
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機械学習関係
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まだ練習問題を解いていない.
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じっくり読む時間が欲しい。
学生向け。まだ読めてません。