※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 さらにパターン認識・機械学習を学ぶ！ 本書は『わかりやすいパターン認識』（第1版1998年、第2版2019年）、『続わかりやすいパターン認識』（2014年）の姉妹書として、教師付き学習における非線形な識別処理を主テーマに、パターン認識・機械学習を解説したものです。本書ではサポートベクトルマシン、カーネル法、畳み込みニューラルネットワークを取り上げ、それらの前段階として、一般化線形識別関数、ポテンシャル関数法も紹介しています。 　パターン認識・機械学習を学びたい初学者が独学で学べるようにわかりやすい記述として、具体例、実験例をできるだけ取り入れて解説しています。また章末に演習問題を設けて、力試しができるようにもなっています。演習問題の解答はオーム社Webページからダウンロードできるようになっています。 第1章　線形識別関数とパーセプトロン 第2章　線形分離不可能な分布 第3章　一般化線形識別関数 第4章　ポテンシャル関数法 第5章　サポートベクトルマシン 第6章　カーネル法 第7章　ニューラルネットワーク 第8章　畳み込みニューラルネットワーク 付録　補足事項

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！ 本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。 　改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。 第1章　パターン認識とは 第2章　学習と識別関数 第3章　誤差評価に基づく学習 第4章　識別部の設計 第5章　特徴の評価とベイズ誤り確率 第6章　特徴空間の変換 第7章　部分空間法 第8章　学習アルゴリズムの一般化 第9章　学習アルゴリズムとベイズ決定則