Rで学ぶデータサイエンス〈5〉パターン認識 [全集叢書]

Rで学ぶデータサイエンス〈5〉パターン認識 [全集叢書] の 商品概要

• 目次

  第1章　判別能力の評価
  
  第2章　k-平均法
  
  第3章　階層的クラスタリング
  
  第4章　混合正規分布モデル
  
  第5章　判別分析
  
  第6章　ロジスティック回帰
  
  第7章　密度推定
  
  第8章　k-近傍法
  
  第9章　学習ベクトル量子化
  
  第10章　決定木
  
  第11章　サポートベクターマシン
  
  第12章　正則化とパス追跡アルゴリズム
  
  第13章　ミニマックス確率マシン
  
  第14章　集団学習
  
  第15章　2値判別から多値判別へ
  
  付録A　Rの使い方
  付録B　プログラムの実装例

• 出版社からのコメント

  Rを利用してパターン認識の様々な方法を解説

• 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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  金森 敬文(カナモリ タカフミ)
  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(タケノウチ タカシ)
  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(ムラタ ノボル)
  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）

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