スパース回帰分析とパターン認識

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スパース回帰分析とパターン認識
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内容紹介

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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

製品情報

製品名 スパース回帰分析とパターン認識
著者名 著:梅津 佑太 著:西井 龍映 著:上田 勇祐
発売日 2020年02月28日
価格 定価:2,860円(本体2,600円)
ISBN 978-4-06-518620-6
判型 B5変型
ページ数 208ページ
シリーズ データサイエンス入門シリーズ

著者紹介

著:梅津 佑太(ウメヅ ユウタ)

名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 助教

著:西井 龍映(ニシイ リュウエイ)

長崎大学情報系新学部創設準備室長
九州大学名誉教授

著:上田 勇祐(ウエダ ユウスケ)

マツダ株式会社

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