内容説明
パターン認識を学ぶ入門書に最適。Ｒによる実行例も収録。
目次
第１章 はじめに
第２章 識別規則と学習法の概要
第３章 ベイズの識別規則
第４章 確率モデルと識別関数
第５章 ｋ最近傍法（ｋＮＮ法）
第６章 線形識別関数
第７章 パーセプトロン型学習規則
第８章 サポートベクトルマシン
第９章 部分空間法
第１０章 クラスタリング
第１１章 識別器の組み合わせによる性能強化
付録 ベクトルと行列による微分
著者等紹介
平井有三［ヒライユウゾウ］
１９７０年３月慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。１９７５年３月慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了。４月富士通株式会社。１９７８年４月筑波大学助手（電子・情報工学系）。１９８１年４月筑波大学講師（電子・情報工学系）。１９８５年１０月筑波大学助教授（電子・情報工学系）。１９９２年７月筑波大学教授（電子・情報工学系）。２０１２年４月筑波大学名誉教授。工学博士（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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