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内容紹介
パターン認識とは,対象の特徴量から対象が属するカテゴリを推測する方法をさす。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,パターン認識のさまざまな方法を解説している。手法としては,判別分析,ロジスティック回帰,k平均法,k近傍法,階層的クラスタリングといった古典的な方法から,サポートベクターマシンやブースティングといった比較的最近の話題まで取り上げている。各章は独立に読むことができるように構成され,簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読み進むことにより,パターン認識の基本的な考え方を身に着けることができる。また付録としてRの基本的な操作の説明と,アルゴリズムの実装例を紹介している。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
金森 敬文
1972年生まれ。1999年総合研究大学院大学数物科学研究科修了。専攻は統計科学。現職は名古屋大学情報科学研究科准教授、博士(学術)
竹之内 高志
1976年生まれ。2004年総合研究大学院大学数物科学研究科修了。専攻は統計科学。現職は奈良先端科学技術大学院大学助教、博士(学術)
村田 昇
1964年生まれ。1992年東京大学大学院工学系研究科修了。専攻は数理工学。現職は早稲田大学理工学術院教授、博士(工学)(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)
1972年生まれ。1999年総合研究大学院大学数物科学研究科修了。専攻は統計科学。現職は名古屋大学情報科学研究科准教授、博士(学術)
竹之内 高志
1976年生まれ。2004年総合研究大学院大学数物科学研究科修了。専攻は統計科学。現職は奈良先端科学技術大学院大学助教、博士(学術)
村田 昇
1964年生まれ。1992年東京大学大学院工学系研究科修了。専攻は数理工学。現職は早稲田大学理工学術院教授、博士(工学)(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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形式:単行本
統計的機械学習を学ぶ人にとっても応用する人にとっても使えるテキストだと思います。
Rのサンプルコードが豊富なので使いたい手法をすぐ試すこともできますし、自分でコーディングするのにも役立つと思います。
比較的新しい手法もカバーされていて、機械学習の勉強にも良いと思います。
Rのサンプルコードが豊富なので使いたい手法をすぐ試すこともできますし、自分でコーディングするのにも役立つと思います。
比較的新しい手法もカバーされていて、機械学習の勉強にも良いと思います。
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