内容説明
いま注目の手法、その基礎から構築まで。多クラス問題への拡張やモデルの評価など、ＳＶＭ開発の指針となる解説が充実。
目次
第１章 はじめに
第２章 ２クラスサポートベクトルマシン
第３章 多クラスサポートベクトルマシン
第４章 サポートベクトルマシンの変形
第５章 学習法
第６章 カーネル法
第７章 特徴選択と特徴抽出
第８章 クラスタリング
第９章 関数近似への拡張
著者等紹介
阿部重夫［アベシゲオ］
１９７０年京都大学工学部電子工学科卒業。１９７２年京都大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程修了。１９８４年工学博士（京都大学）。１９９７年神戸大学教授。２０１１年神戸大学名誉教授（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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