続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門 [単行本]

続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門 [単行本] の 商品概要

• 目次（「BOOK」データベースより）

  ベイズ統計学
  事前確率と事後確率
  ベイズ決定則
  パラメータ推定
  教師付き学習と教師なし学習
  ＥＭアルゴリズム
  マルコフモデル
  隠れマルコフモデル
  混合分布のパラメータ推定
  クラスタリング
  ノンパラメトリックベイズモデル
  ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング
  共クラスタリング

• 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）

  石井 健一郎(イシイ ケンイチロウ)
  １９７２年、東京大学工学部計数工学科卒業。１９７４年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社（現ＮＴＴ）に入社。１９７９年より１年間、米国Ｐｕｒｄｕｅ大学客員研究員。文字認識、画像処理の研究・実用化に従事。ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所を経て、２００３年４月、名古屋大学大学院情報科学研究科教授、２０１２年４月、名古屋大学名誉教授。工学博士
  
  上田 修功(ウエダ ナオノリ)
  １９８２年、大阪大学工学部通信工学科卒業。１９８４年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社（現ＮＴＴ）に入社。１９９３年より１年間、米国Ｐｕｒｄｕｅ大学客員研究員。パターン認識・学習、ニューラルネットワーク、統計的機械学習、データマイニングの研究に従事。現在、ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所に勤務。博士（工学）

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