ビジュアルテキスト　パターン認識

パターン認識の基礎について、やさしく丁寧に解説した入門書。 図と数式によって、きちんと理解することができます。 初めて学ぶ方や、ほかの本では難しいと感じている方に、おすすめの一冊です。 〈本書のおすすめポイント〉 ●数式や概念を、多くのカラー図を使って解説 →初学者がつまずきやすい難しい部分も、視覚的に理解することができます。 ●やさしい語り口で、数式の意味をかみ砕きながら説明 →物語を読むかのように、自然と読み進めることができます． ●例題や「Let's try!」という問題が豊富 →理解度をチェックすることができます。 ●Pythonのサンプルプログラムを提供 →実際に手元で動かして、理解を深めることができます。 Chapter1　パターン認識とは Chapter2　線形識別モデルと学習 Chapter3　誤差評価に基づく学習 Chapter4　事後確率最大化（MAP）基準による識別 Chapter5　パラメトリックな学習 Chapter6　ベイズ推定 Chapter7　クラス依存確率密度を正規分布でモデル化したMAP推定 Chapter8　ニューラルネットワーク（feed forward型） Chapter9　サポートベクトルマシン Chapter10　期待損失最小化（リスク最小化）識別