パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)(中古品)
11,912円(税込)
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662616946
商品説明
(中古品)
パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
【ブランド名】
丸善出版
C.M. ビショップ: author; 元田 浩: co_editor; 栗田 多喜夫: co_editor; 樋口 知之: co_editor; 松本 裕治: co_editor; 村田 昇: co_editor;
【商品説明】
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。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説。最後に複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明。
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。
パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
【ブランド名】
丸善出版
C.M. ビショップ: author; 元田 浩: co_editor; 栗田 多喜夫: co_editor; 樋口 知之: co_editor; 松本 裕治: co_editor; 村田 昇: co_editor;
【商品説明】
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。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説。最後に複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明。
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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。
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ご注文は24時間受け付けております
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5.出荷
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6.到着
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
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(中古品)パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)/丸善出版/C.M. ビショップ: author; 元田 浩: co_editor; 栗田 多喜夫: co_editor; 樋口 知之: co_editor; 松本 裕治: co_editor; 村田 昇: co_editor; /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。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説。最後に複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明。
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