目次
１ パターン認識とは
２ 線形識別モデルと学習
３ 誤差評価に基づく学習
４ 事後確率最大化（ＭＡＰ）基準による識別
５ パラメトリックな学習
６ ベイズ推定
７ クラス依存確率密度を正規分布でモデル化したＭＡＰ推定
８ ニューラルネットワーク（ｆｅｅｄ ｆｏｒｗａｒｄ型）
９ サポートベクトルマシン
１０ 期待損失最小化（リスク最小化）識別
著者等紹介
荒井秀一［アライシュウイチ］
１９８４年３月慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。１９８６年３月慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程修了。１９８９年３月慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻博士課程修了（工学博士）。１９８９年４月千葉工業大学工学部情報工学科助手。１９９１年４月千葉工業大学工学部情報工学科専任講師。１９９５年４月千葉工業大学工学部情報工学科助教授。１９９７年４月武蔵工業大学工学部電子情報工学科助教授。２００３年４月武蔵工業大学工学部コンピュータ・メディア工学科助教授。２００７年４月武蔵工業大学知識工学部情報科学科准教授。２００８年４月武蔵工業大学知識工学部情報科学科教授。２００９年４月東京都市大学知識工学部情報科学科教授。２０２０年４月東京都市大学情報工学部情報科学科教授（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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