『上田修功(実用)』の電子書籍一覧
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※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており、タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大すること、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。
大規模で複雑な確率モデルを扱うための計算手法は、近年著しい発展を遂げつつある。本巻では、シンプルな発想から出発してさまざまな推定量の計算を可能にする「ブートストラップ法」、金融工学の分野で注目されている「超一様分布列による高次元積分計算」、統計物理から得た発想を駆使する「平均場近似・変分ベイズ法」など、最新の手法を豊富な例を交えて紹介する。 -
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！
本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。
改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。
第1章 パターン認識とは
第2章 学習と識別関数
第3章 誤差評価に基づく学習
第4章 識別部の設計
第5章 特徴の評価とベイズ誤り確率
第6章 特徴空間の変換
第7章 部分空間法
第8章 学習アルゴリズムの一般化
第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定則 -
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
定番「わかりやすい パターン認識」の続編！ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍！
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。
第1章 ベイズ統計学
第2章 事前確率と事後確率
第3章 ベイズ決定則
第4章 パラメータ推定
第5章 教師付き学習と教師なし学習
第6章 EMアルゴリズム
第7章 マルコフモデル
第8章 隠れマルコフモデル
第9章 混合分布のパラメータ推定
第10章 クラスタリング
第11章 ノンパラメトリックベイズモデル
第12章 ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング
第13章 共クラスタリング
付録A 補足事項
（凸計画問題と最適化，イェンゼンの不等式，ベクトルと行列に関する基本公式，KLダイバージェンス，ギブスサンプリング，ウィシャート分布と逆ウィシャート分布，，ベータ・ベルヌーイ過程）
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