基本情報
内容詳細
目次 : 第1章 統計的機械学習の基礎(ベイズ統計/ 最尤推定 ほか)/ 第2章 ガウシアングラフィカルモデルの統計的機械学習理論(ガウシアングラフィカルモデルによるノイズ除去とEMアルゴリズム/ 一般化されたスパースガウシアングラフィカルモデル ほか)/ 第3章 画像補修問題への応用(確率モデルに基づく画像補修法/ 画像補修シミュレーション ほか)/ 第4章 確率モデルによるパターン認識(確率モデルによるパターン認識問題へのアプローチの基礎/ 多値ロジスティック回帰モデル ほか)/ 第5章 圧縮センシングとその近辺(ベイズ推定/ L1ノルムが存在する最適化問題 ほか)
【著者紹介】
片岡駿 : 2014年東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了。現在、小樽商科大学商学部准教授、博士(情報科学)。専門:確率的情報処理
大関真之 : 2008年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科准教授、東京工業大学科学技術創成研究院准教授、博士(理学)。専門:量子機械学習、量子アニーリング、スパースモデリング
安田宗樹 : 2008年東北大学大学院情報科学研究科博士課程後期修了。現在、山形大学大学院理工学研究科准教授、博士(情報科学)。専門:統計的機械学習、深層学習、情報統計力学
田中和之 : 1989年東北大学大学院工学研究科博士課程後期修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科教授、工学博士。専門:確率的情報処理、統計的機械学習理論、情報統計力学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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