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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

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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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さらにパターン認識・機械学習を学ぶ！
本書は『わかりやすいパターン認識』（第1版1998年、第2版2019年）、『続わかりやすいパターン認識』（2014年）の姉妹書として、教師付き学習における非線形な識別処理を主テーマに、パターン認識・機械学習を解説したものです。本書ではサポートベクトルマシン、カーネル法、畳み込みニューラルネットワークを取り上げ、それらの前段階として、一般化線形識別関数、ポテンシャル関数法も紹介しています。
　パターン認識・機械学習を学びたい初学者が独学で学べるようにわかりやすい記述として、具体例、実験例をできるだけ取り入れて解説しています。また章末に演習問題を設けて、力試しができるようにもなっています。演習問題の解答はオーム社Webページからダウンロードできるようになっています。

第1章　線形識別関数とパーセプトロン
第2章　線形分離不可能な分布
第3章　一般化線形識別関数
第4章　ポテンシャル関数法
第5章　サポートベクトルマシン
第6章　カーネル法
第7章　ニューラルネットワーク
第8章　畳み込みニューラルネットワーク
付録　補足事項