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はじパタLT Section1
- 13. パターン認識
第1章 判別能力の評価
第2章 k-平均法
第3章 階層的クラスタリング
第4章 混合正規分布モデル
第5章 判別分析
第6章 ロジスティック回帰
第7章 密度推定
第8章 k-近傍法
第9章 学習ベクトル量子化
第10章 決定木
第11章 サポートベクターマシン
第12章 正規化とパス追跡
アルゴリズム
第13章 ミニマックス確率マシン
第14章 集団学習
第15章 2値判別から多値判別へ
- 14. パターン認識
第1章 判別能力の評価
第2章 k-平均法
第3章 階層的クラスタリング
第4章 混合正規分布モデル
第5章 判別分析
第6章 ロジスティック回帰
第7章 密度推定
第8章 k-近傍法
第9章 学習ベクトル量子化
第10章 決定木
第11章 サポートベクターマシン
第12章 正規化とパス追跡
アルゴリズム
第13章 ミニマックス確率マシン
第14章 集団学習
第15章 2値判別から多値判別へ
- 22. • 損失の値を で表し, 成分とする行列を損
失行列とします.
• クラス と判別すべきデータをクラス と誤
ってしまったときの損失を表しています.
損失行列による評価