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定番「わかりやすい　パターン認識」の続編！ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍！
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい　パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。
第1章　ベイズ統計学
第2章　事前確率と事後確率
第3章　ベイズ決定則
第4章　パラメータ推定
第5章　教師付き学習と教師なし学習
第6章　EMアルゴリズム
第7章　マルコフモデル
第8章　隠れマルコフモデル
第9章　混合分布のパラメータ推定
第10章　クラスタリング
第11章　ノンパラメトリックベイズモデル
第12章　ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング
第13章　共クラスタリング
付録A　補足事項
（凸計画問題と最適化，イェンゼンの不等式，ベクトルと行列に関する基本公式，KLダイバージェンス，ギブスサンプリング，ウィシャート分布と逆ウィシャート分布，，ベータ・ベルヌーイ過程）