【レビュー】はじめてのパターン認識

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

パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています．

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