第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第…

第1部 パターン認識の基礎 第1章 パターン認識って何？ 第2章 データをきちんと取り込もう 第3章 パターンの特徴を調べよう 第4章 パターンを識別しよう 第5章 誤差をできるだけ少なくしよう 第6章 限界は破れるか−SVMとニューラルネットワーク 第7章 未知デ…