ビジュアルテキスト パターン認識

パターン認識の基礎について、やさしく丁寧に解説した入門書。 図と数式によって、きちんと理解することができます。 初めて学ぶ方や、ほかの本では難しいと感じている方に、おすすめの一冊です。 〈本書のおすすめポイント〉 ●数式や概念を、多くのカラー図を使って解説 →初学者がつまずきやすい難しい部分も、視覚的に理解することができます。 ●やさしい語り口で、数式の意味をかみ砕きながら説明 →物語を読むかのように、自然と読み進めることができます. ●例題や「 Let's try!」という問題が豊富 →理解度をチェックすることができます。 ● Python のサンプルプログラムを提供 →実際に手元で動かして、理解を深めることができます。 Chapter1 パターン認識とは Chapter2 線形識別モデルと学習 Chapter3 誤差評価に基づく学習 Chapter4 事後確率最大化 (MAP) 基準による識別 Chapter5 パラメトリックな学習 Chapter6 ベイズ推定 Chapter7 クラス依存確率密度を正規分布でモデル化した MAP 推定 Chapter8 ニューラルネットワーク (feed forward 型) Chapter9 サポートベクトルマシン Chapter10 期待損失最小化 (リスク最小化) 識別