入門 パターン認識と機械学習」（コロナ社）の学習ノート: 記事一覧

【目次】

はじめに

「入門　パターン認識と機械学習」（コロナ社）の学習ノートです。

1 パターン認識と統計的学習の概要

1.1 パターン認識とは

1.2 ベイズ識別規則と識別関数法

1.3 統計的学習とパターン認識

2 特徴空間の構成と統計的性質

2.1 特徴空間と統計量

2.2 特徴の評価

3 線型識別の方法

3.1 線形識別とパーセプトロン

3.2 フィッシャーの線型判別法

3.3 誤差評価関数による線形識別器の獲得

4 ナイーブベイズ法

4.1 ナイーブベイズ法の概要

4.2 高次元かつスパースな問題に対する対応

4.3 改良ナイーブベイズ法

4.4 ナイーブベイズ法の解釈

5 線型部分空間による次元縮約

5.1 主成分分析

5.2 主成分分析と特異値分解

6 テンプレートマッチングとk最近傍識別法

6.1 特徴パターンとの照合によるパターン判別

6.2 k最近傍識別法

6.3 メトリックラーニング

7 決定木

8 集団学習法

9 非線型判別関数とニューラネットワーク

10 カーネル法

11 サポートベクトルマシン

12 関連ベクトルマシン

13 二値判別器の組合わせによる多値分類法

14 学習モデルと統計的推定

15 潜在クラスモデル

16 統計的モデル選択とモデル平均法