ビジュアルテキスト パターン認識

目次 : １　パターン認識とは/ ２　線形識別モデルと学習/ ３　誤差評価に基づく学習/ ４　事後確率最大化（ＭＡＰ）基準による識別/ ５　パラメトリックな学習/ ６　ベイズ推定/ ７　クラス依存確率密度を正規分布でモデル化したＭＡＰ推定/ ８　ニューラルネットワーク（ｆｅｅｄ　ｆｏｒｗａｒｄ型）/ ９　サポートベクトルマシン/ １０　期待損失最小化（リスク最小化）識別

【著者紹介】
荒井秀一 : １９８４年３月慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。１９８６年３月慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程修了。１９８９年３月慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻博士課程修了（工学博士）。１９８９年４月千葉工業大学工学部情報工学科助手。１９９１年４月千葉工業大学工学部情報工学科専任講師。１９９５年４月千葉工業大学工学部情報工学科助教授。１９９７年４月武蔵工業大学工学部電子情報工学科助教授。２００３年４月武蔵工業大学工学部コンピュータ・メディア工学科助教授。２００７年４月武蔵工業大学知識工学部情報科学科准教授。２００８年４月武蔵工業大学知識工学部情報科学科教授。２００９年４月東京都市大学知識工学部情報科学科教授。２０２０年４月東京都市大学情報工学部情報科学科教授（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）