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Table of Contents
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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埼玉県立久喜図書館
Paper- 417-スハ
- 103355285
さいたま市立中央図書館
Paper- 417 スパ
- 11100755971
千葉県立西部図書館
Paper- 417/ 213/
- 1102558066
東京都立中央図書館
Paper- 417.0-5639-2020
- 7112742070
横浜市立図書館
Paper- 417
- 2066059505
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- Material Type
- 図書
- ISBN
- 978-4-06-518620-6
- Title
- Title Transcription
- スパース カイキ ブンセキ ト パターン ニンシキ
- Author/Editor
- 梅津佑太, 西井龍映, 上田勇祐 著
- Series Title
- Author Heading
- 梅津, 佑太 ウメズ, ユウタ ( 001345115 )Authorities西井, 龍映 ニシイ, リュウエイ ( 01197389 )Authorities上田, 勇祐 ウエダ, ユウスケ ( 001345117 )Authorities
- Publication, Distribution, etc.
- Publication Date
- 2020.2
- Publication Date (W3CDTF)
- 2020