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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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8% buy ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8) ￥ 3,465 |
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