ベイズの識別規則 ベイズの定理は大事、だが省略。適当なサイトを参照されたし。 誤り率最小と損失最小 尤度比と事前確率の比が等しい面を識別境界とした場合に誤り率最小となる。ただし、実際には誤り率ではなく損失最小を達成するべきである。各クラスで誤…

識別規則と学習法の概要 「汎化能力を評価する」とは、学習データにないデータに対する予測能力を評価するということである。この章では主に手元にあるデータを学習データとテストデータに分ける方法をまとめる。 ホールドアウト法 最も単純な方法で実行時間…

はじめてのパターン認識 はじめてのパターン認識の勉強内容をまとめていく。というよりは単元に沿って自分が勉強したことをまとめるといった形をとる。 第1章は「はじめに」というタイトルらしく用語の説明や定性的な話が中心となっている。 特徴ベクトルと…