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目次
1章 回帰モデルとスパース推定 1.1 回帰モデルと正則化法 1.2 ラッソとその性質 1.3 高次元データに対するラッソ推定量の非漸近的性質 1.4 ラッソ型の正則化法 1.5 モデル選択 1.6 補足 2章 統計手法によるパターン認識 2.1 判別分析の実例 2.2 ベイズ判別法と誤判別確率 2.3 2群の場合の多次元正規分布によるベイズ判別ルール 2.4 多群の場合のベイズ判別法 2.5 ロジスティック判別 2.6 その他の判別方法 3章 深層学習 3.1 深層ニューラルネットワーク 3.2 効率よくパラメータを推定するためのテクニック 3.3 畳み込みニューラルネットワーク 3.4 生成モデル 4章 機械学習によるパターン認識 4.1 サポートベクターマシン 4.2 ランダムフォレスト 4.3 アダブースト
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