※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