はじめてのパターン認識(中古品)
4,280円(税込)
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ロットナンバー
647624243
商品説明
(中古品)
はじめてのパターン認識
【ブランド名】
森北出版
平井 有三: author;
【商品説明】
パターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。 パターン認識の概念がよく理解できるとともに、 Rによる実行例など、実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。 【目次】 第1章 はじめに 1.1 パターン認識とは 1.2 特徴の型 1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い 章末問題 第2章 識別規則と学習法の概要 2.1 識別規則と学習法の分類 2.2 汎化能力 章末問題 第3章 ベイズの識別規則 3.1 ベイズの識別規則 3.2 受信者動作特性曲線 章末問題 第4章 確率モデルと識別関数 4.1 観測データの線形変換 4.2 確率モデル 4.3 確率モデルパラメータの最尤推定 章末問題 第5章 k最近傍法(kNN法) 5.1 最近傍法とボロノイ境界 5.2 kNN法 5.3 kNN法とベイズ誤り率 5.4 kNN法の計算量とその低減法 章末問題 第6章 線形識別関数 6.1 線形識別関数の定義 6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定 6.3 線形判別分析 6.4 ロジスティック回帰 章末問題 第7章 パーセプトロン型学習規則 7.1 パーセプトロン 7.2 誤差逆伝搬法 7.3 誤差逆伝搬法の学習特性 章末問題 第8章 サポートベクトルマシン 8.1 サポートベクトルマシンの導出 8.2 線形分離可能でない場合への拡張 8.3 非線形特徴写像 8.4 ν-サポートベクトルマシン 8.5 1クラスサポートベクトルマシン 章末問題 第9章 部分空間法 9.1 部分空間 9.2 主成分分析 9.3 特異値分解 9.4 部分空間法 9.5 カーネル主成分分析 9.6 カーネル部分空間法 章末問題 第10章 クラスタリング 10.1 類似度と非類似度 10.2 非階層型クラスタリング(K-平均法) 10.3 階層型クラスタリング(融合法) 10.4 確率モデルによるクラスタリング 章末問題 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化 11.1 ノーフリーランチ定理 11.2 決定木 11.3 バギング 11.4 アダブースト 11.5 ランダムフォレスト 章末問題 付録 ベクトルと行列による微分 A.1 ベクトルによる微分 A.2 行列によるスカラー関数の微分 章末問題の解答 参考文献 索引
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
写真は代表画像であり実際にお届けする商品の状態とは異なる場合があります。
中古品の場合は中古の特性上キズ、汚れがある場合があります。
他モールでも併売しておりますので、万が一お品切れの場合はご連絡致します。
ご注文からお届けまで
1.ご注文
ご注文は24時間受け付けております
2.注文確認 ご注文後、注文確認メールを送信します
3.在庫確認
在庫切れの場合はご連絡させて頂きます。
※中古品は受注後に、再メンテナンス、梱包しますのでお届けまで3〜7営業日程度とお考え下さい。
4.入金確認
前払い決済をご選択の場合、ご入金確認後、配送手配を致します。
5.出荷
配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。
6.到着
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。
はじめてのパターン認識
【ブランド名】
森北出版
平井 有三: author;
【商品説明】
パターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。 パターン認識の概念がよく理解できるとともに、 Rによる実行例など、実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。 【目次】 第1章 はじめに 1.1 パターン認識とは 1.2 特徴の型 1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い 章末問題 第2章 識別規則と学習法の概要 2.1 識別規則と学習法の分類 2.2 汎化能力 章末問題 第3章 ベイズの識別規則 3.1 ベイズの識別規則 3.2 受信者動作特性曲線 章末問題 第4章 確率モデルと識別関数 4.1 観測データの線形変換 4.2 確率モデル 4.3 確率モデルパラメータの最尤推定 章末問題 第5章 k最近傍法(kNN法) 5.1 最近傍法とボロノイ境界 5.2 kNN法 5.3 kNN法とベイズ誤り率 5.4 kNN法の計算量とその低減法 章末問題 第6章 線形識別関数 6.1 線形識別関数の定義 6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定 6.3 線形判別分析 6.4 ロジスティック回帰 章末問題 第7章 パーセプトロン型学習規則 7.1 パーセプトロン 7.2 誤差逆伝搬法 7.3 誤差逆伝搬法の学習特性 章末問題 第8章 サポートベクトルマシン 8.1 サポートベクトルマシンの導出 8.2 線形分離可能でない場合への拡張 8.3 非線形特徴写像 8.4 ν-サポートベクトルマシン 8.5 1クラスサポートベクトルマシン 章末問題 第9章 部分空間法 9.1 部分空間 9.2 主成分分析 9.3 特異値分解 9.4 部分空間法 9.5 カーネル主成分分析 9.6 カーネル部分空間法 章末問題 第10章 クラスタリング 10.1 類似度と非類似度 10.2 非階層型クラスタリング(K-平均法) 10.3 階層型クラスタリング(融合法) 10.4 確率モデルによるクラスタリング 章末問題 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化 11.1 ノーフリーランチ定理 11.2 決定木 11.3 バギング 11.4 アダブースト 11.5 ランダムフォレスト 章末問題 付録 ベクトルと行列による微分 A.1 ベクトルによる微分 A.2 行列によるスカラー関数の微分 章末問題の解答 参考文献 索引
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
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ご注文からお届けまで
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5.出荷
配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。
6.到着
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。
(中古品)はじめてのパターン認識/森北出版/平井 有三: author; /パターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。
パターン認識の概念がよく理解できるとともに、 Rによる実行例など、実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。
【目次】
第1章 はじめに
1.1 パターン認識とは
1.2 特徴の型
1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い
章末問題
第2章 識別規則と学習法の概要
2.1 識別規則と学習法の分類
2.2 汎化能力
章末問題
第3章 ベイズの識別規則
3.1 ベイズの識別規則
3.2 受信者動作特性曲線
章末問題
第4章 確率モデルと識別関数
4.1 観測データの線形変換
4.2 確率モデル
4.3 確率モデルパラメータの最尤推定
章末問題
第5章 k最近傍法(kNN法)
5.1 最近傍法とボロノイ境界
5.2 kNN法
5.3 kNN法とベイズ誤り率
5.4 kNN法の計算量とその低減法
章末問題
第6章 線形識別関数
6.1 線形識別関数の定義
6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定
6.3 線形判別分析
6.4 ロジスティック回帰
章末問題
第7章 パーセプトロン型学習規則
7.1 パーセプトロン
7.2 誤差逆伝搬法
7.3 誤差逆伝搬法の学習特性
章末問題
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