hajipata#5では、11章の内容を取り扱いました。#6では、9章の内容を部分空間法と主成分分析について取り扱えればと思います。以下、目次になります。hajipata#1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容、#3では5,10章、#4では、6,7,8章の内容を取り扱いました。#5では、11章の内容を決定木とランダムフォレストについて取り扱えればと思います。Beginner1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容、#3では5,10章の内容を取り扱いました。#4では、6,7,8章の内容をベースに関数で規則を構成する方法について取り扱えればと思います。以下、目次になります。Learning#1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容を取り扱いました。#3では5章,10章の内容をベースに距離を用いた識別規則の構築について取り扱えればと思います。以下、目次になります。hajipata#1では、機械学習の概要ということで、1章〜2章の内容を取り扱いました。#2では3章〜4章の内容をベースにベイズの識別規則や確率モデルについて取り扱えればと思います。以下、目次になります。hajipata機械学習の入門書としてですが、PRMLは少々ごつい本なので、『はじめてのパターン認識』はそこまで分量も多くなくざっと読むには良いのではと思います。レベル感としても理工系の大学3,4年向けくらいでそこまでハードルも高くないです。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。