内容説明
スパース回帰分析、判別分析、深層学習、ＳＶＭなどの基本から、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容までを解説！
目次
第１章 回帰モデルとスパース推定（回帰モデルと正則化法；ラッソとその性質 ほか）
第２章 統計手法によるパターン認識（判別分析の実例；ベイズ判別法と誤判別確率 ほか）
第３章 深層学習（深層ニューラルネットワーク；効率よくパラメータを推定するためのテクニック ほか）
第４章 機械学習によるパターン認識（サポートベクターマシン；ランダムフォレスト ほか）
著者等紹介
梅津佑太［ウメズユウタ］
博士（機能数理学）。２０１６年九州大学大学院数理学府機能数理学コース博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻助教
西井龍映［ニシイリュウエイ］
理学博士。１９８０年広島大学大学院理学研究科数学専攻博士課程後期中途退学。現在、長崎大学情報系新学部創設準備室長、九州大学名誉教授
上田勇祐［ウエダユウスケ］
修士（数理学）。２０１９年九州大学大学院数理学府数理学専攻修士課程修了。現在、マツダ株式会社パワートレイン開発本部（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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