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パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。

目次 ：第1章 はじめに;第2章 識別規則と学習法の概要;第3章 ベイズの識別規則;第4章 確率モデルと識別関数;第5章 k最近傍法(kNN法);第6章 線形識別関数;第7章 パーセプトロン型学習規則;第8章 サポートベクトルマシン;第9章 部分空間法;第10章 クラスタリング;第11章 識別器の組み合わせによる性能強化;付録 ベクトルと行列による微分

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