目次
パターン認識と統計的学習の概要
特徴空間の構成と統計的性質
線形識別の方法
ナイーブベイズ法
線形部分空間による次元縮約
テンプレートマッチングとｋ最近傍識別法
決定木
集団学習法
非線形判別関数とニューラルネットワーク
カーネル法〔ほか〕
著者等紹介
後藤正幸［ゴトウマサユキ］
１９９２年武蔵工業大学（現東京都市大学）工学部経営工学科卒業。１９９４年武蔵工業大学大学院工学研究科修士課程修了（経営工学専攻）。１９９７年早稲田大学助手。２０００年博士（工学）（早稲田大学）、東京大学助手。２００２年武蔵工業大学助教授。２００８年早稲田大学准教授。２０１１年早稲田大学教授
小林学［コバヤシマナブ］
１９９４年早稲田大学理工学部工業経営学科卒業。１９９６年早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了（機械工学専攻）。１９９８年早稲田大学助手。２０００年博士（工学）（早稲田大学）。２００１年早稲田大学理工学総合研究センター研究員。２００２年湘南工科大学講師。２００８年湘南工科大学准教授。２０１４年湘南工科大学教授（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
オザマチ
9
機械学習という分野の大枠を捉えるのに便利。また、深層学習などの比較的新しい話題への案内もある。演習問題付き。2015/01/10
T2T3
1
全然知られていないけれど、はじめてのパターン認識なんかよりよっぽどわかりやすい入門書だと思う。数学的にもそれなりにかっちりしてるし。機械学習の分野をある程度カバーしてるし。この本を読んでからscikit-learnあたりいじってみれば機械学習については大分感覚を掴めるんじゃなかろうか。2017/05/18
Yuya
1
個人的にははじパタより分かりやすかった2015/09/08
