機械学習
Pythonスタートブックの復習をcodeAcademyでやってます 今は50%まで到達実践 機械学習システム作者: Willi Richert,Luis Pedro Coelho,斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2014/10/25メディア: 大型本この商品を含むブログ (6件) を見るPy…
機械学習の本フリーソフトではじめる機械学習入門作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2014/03/29メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (4件) を見る
第1章 ベイズ統計学 試行と事象/ベイズの定理/頻度から確信度ヘ/逆確率 -結果から原因を-/三つの扉問題 第2章 事前確率と事後確率 事後確率の計算/ベイズ更新/ベイズ更新の実験 第3章 ベイズ決定則 パターン認識/事後確率最大化/事前確率の効果/ベイズ誤り確…
1 必要な数学的知識 2 文書および単語の数学的表現 3 クラスタリング 4 分類 5 系列ラベリング 6 実験の仕方など言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)作者: 高村大也,奥村学出版社/メーカー: コロナ社発売日: 2010/07/01メディア: 単行本購…
第1章 パターン認識とは 第2章 学習と識別関数 第3章 誤差評価に基づく学習 第4章 識別部の設計 第5章 特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章 特徴空間の変換 第7章 部分空間法 第8章 学習アルゴリズムの一般化 第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定則わかりやす…
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…