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スパース回帰分析、判別分析、深層学習、SVMなどの基本から、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容までを解説!
目次 :第1章 回帰モデルとスパース推定(回帰モデルと正則化法;ラッソとその性質 ほか);第2章 統計手法によるパターン認識(判別分析の実例;ベイズ判別法と誤判別確率 ほか);第3章 深層学習(深層ニューラルネットワーク;効率よくパラメータを推定するためのテクニック ほか);第4章 機械学習によるパターン認識(サポートベクターマシン;ランダムフォレスト ほか)
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