所蔵

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所蔵館	所蔵場所	請求記号	資料番号	資料区分	帯出区分	状態
一般	公開書庫東	007.1/2007/下	00012165429	和書	帯出可	在庫

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資料詳細

タイトル	パターン認識と機械学習 下,
書名ヨミ	パターン　ニンシキ　ト　キカイ　ガクシュウ
副書名	ベイズ理論による統計的予測
著者	C.M.ビショップ ／著, 元田 浩 ／監訳, 栗田 多喜夫 ／監訳, 樋口 知之 ／監訳, 松本 裕治 ／監訳, 村田 昇 ／監訳
著者名ヨミ	ビショップ,C.M. , モトダ,ヒロシ , クリタ,タキオ , ヒグチ,トモユキ , マツモト,ユウジ , ムラタ,ノボル
出版者	シュプリンガー・ジャパン
出版年	2008.7
ページ数, 大きさ	13,433p, 24cm
NDC１０版	007.13
NDC８版	007.1
一般件名	パターン認識 , 機械学習
ISBN	978-4-431-10031-7
注記	原タイトル:Pattern recognition and machine learning
内容注記	文献：ｐ３９５〜４０４

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目次

第6章 カーネル法

  6.1 双対表現

  6.2 カーネル関数の構成

  6.3 RBFネットワーク

  6.4 ガウス過程

第7章 疎な解を持つカーネルマシン

  7.1 最大マージン分類器

  7.2 関連ベクトルマシン

第8章 グラフィカルモデル

  8.1 ベイジアンネットワーク

  8.2 条件付き独立性

  8.3 マルコフ確率場

  8.4 グラフィカルモデルにおける推論

第9章 混合モデルとEM

  9.1 K‐meansクラスタリング

  9.2 混合ガウス分布(Mixtures of Gaussians)

  9.3 EMアルゴリズムのもう一つの解釈

  9.4 一般のEMアルゴリズム

第10章 近似推論法

  10.1 変分推論

  10.2 例:変分混合ガウス分布

  10.3 変分線形回帰

  10.4 指数型分布族

  10.5 局所的変分推論法

  10.6 変分ロジスティック回帰

  10.7 EP法

第11章 サンプリング法

  11.1 基本的なサンプリングアルゴリズム

  11.2 マルコフ連鎖モンテカルロ

  11.3 ギブスサンプリング

  11.4 スライスサンプリング

  11.5 ハイブリッドモンテカルロアルゴリズム

  11.6 分配関数の推定

第12章 連続潜在変数

  12.1 主成分分析

  12.2 確率的主成分分析

  12.3 カーネル主成分分析

  12.4 非線形潜在変数モデル

第13章 系列データ

  13.1 マルコフモデル

  13.2 隠れマルコフモデル

  13.3 線形動的システム

第14章 モデルの結合

  14.1 ベイズモデル平均化

  14.2 コミッティ

  14.3 ブースティング

  14.4 木構造モデル

  14.5 条件付き混合モデル

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