- 소장자료 검색
- 통일교육 전문 도서관으로서, 통일교육 정책에 대한 종합적인 서비스를 제공합니다.
- 자료유형
- 단행본
- 서명/저자사항
- 패턴 인식과 머신 러닝 :패턴 인식 계열의 바이블 /크리스토퍼 비숍 지음;김형진 옮김
- 개인저자
- 비숍, 크리스토퍼
김형진
- 발행사항
- 파주 :제이펍,2019
- 형태사항
- 828 p. :도표 ;25 cm
- 총서사항
- 제이펍의 인공지능 시리즈 ;11
- 총서부출표목
- 제이펍의 인공지능 시리즈 ;11
- 원표제
- Pattern recognition and machine learning
- ISBN
- 9791188621255
- 일반주기
- 권말부록: "데이터 집합" 등 수록
원저자명: Christopher Bishop
- 서지주기
- 참고문헌과 색인수록
- 비통제주제어
- 패턴,인식,머신,러닝,
- 일반용주기
- 영어 원작을 한국어로 번역
소장정보
단행본
소장정보
| 번호 |
등록번호 |
소장처 |
청구기호 |
도서상태 |
서비스 |
출력 |
| 1 |
BE9370 |
통일교육원 |
004.73 비56ㅍ
|
대출가능
|
|
출력 |
부가정보
-
목차
- 옮긴이 머리말
서문
베타리더 후기
CHAPTER 1 소개 1
1.1 예시: 다항식 곡선 피팅 _ 5
1.2 확률론 _ 13
1.3 모델 선택 _ 36
1.4 차원의 저주 _ 37
1.5 결정 이론 _ 42
1.6 정보 이론 _ 54
CHAPTER 2 확률 분포 75
2.1 이산 확률 변수 _ 76
2.2 다항 변수 _ 83
2.3 가우시안 분포 _ 87
2.4 지수족 _ 126
2.5 비매개변수적 방법 _ 134
CHAPTER 3 선형 회귀 모델 155
3.1 선형 기저 함수 모델 _ 156
3.2 편향 분산 분해 _ 166
3.3 베이지안 선형 회귀 _ 172
3.4 베이지안 모델 비교 _ 181
3.5 증거 근사 _ 186
CHAPTER 4 선형 분류 모델 201
4.1 판별 함수 _ 203
4.2 확률적 생성 모델 _ 221
4.3 확률적 판별 모델 _ 229
4.4 라플라스 근사 _ 240
4.5 베이지안 로지스틱 회귀 _ 245
CHAPTER 5 뉴럴 네트워크 253
5.1 피드 포워드 네트워크 함수 _ 255
5.2 네트워크 훈련 _ 261
5.3 오차 역전파 _ 271
5.4 헤시안 행렬 _ 281
5.5 뉴럴 네트워크에서의 정규화 _ 289
5.6 혼합 밀도 네트워크 _ 306
5.7 베이지안 뉴럴 네트워크 _ 312
CHAPTER 6 커널 방법론 327
6.1 듀얼 표현 _ 329
6.2 커널의 구성 _ 330
6.3 방사 기저 함수 네트워크 _ 336
6.4 가우시안 과정 _ 341
CHAPTER 7 희박한 커널 머신 363
7.1 최대 마진 분류기 _ 364
7.2 상관 벡터 머신 _ 387
CHAPTER 8 그래프 모델 403
8.1 베이지안 네트워크 _ 404
8.2 조건부 독립 _ 418
8.3 마르코프 무작위장 _ 431
8.4 그래프 모델에서의 추론 _ 443
CHAPTER 9 혼합 모델과 EM 477
9.1 K 평균 집단화 _ 478
9.2 혼합 가우시안 _ 485
9.3 EM에 대한 다른 관점 _ 495
9.4 일반적 EM 알고리즘 _ 507
CHAPTER 10 근사 추정 517
10.1 변분적 추론 _ 518
10.2 예시: 변분적 가우시안 혼합 분포 _ 531
10.3 변분적 선형 회귀 _ 545
10.4 지수족 분포 _ 549
10.5 지역적 변분 방법론 _ 552
10.6 변분적 로지스틱 회귀 _ 558
10.7 EP _ 566
CHAPTER 11 표집법 587
11.1 기본적인 표집 알고리즘 _ 590
11.2 마르코프 연쇄 몬테 카를로 _ 603
11.3 기브스 표집법 _ 608
11.4 조각 표집법 _ 613
11.5 하이브리드 몬테 카를로 알고리즘 _ 615
11.6 분할 함수 추정 _ 622
CHAPTER 12 연속 잠재 변수 627
12.1 PCA _ 629
12.2 확률적 PCA _ 640
12.3 커널 PCA _ 657
12.4 비선형 잠재 변수 모델 _ 662
CHAPTER 13 순차 데이터 677
13.1 마르코프 모델 _ 679
13.2 은닉 마르코프 모델 _ 682
13.3 선형 동적 시스템 _ 710
CHAPTER 14 모델 조합 729
14.1 베이지안 모델 평균 _ 730
14.2 위원회 방식 _ 732
14.3 부스팅 _ 733
14.4 트리 기반 모델 _ 740
14.5 조건부 혼합 모델 _ 744
부록 A. 데이터 집합 757
손글씨 숫자 _ 757
오일 흐름 _ 758
오래된 믿음 _ 761
합성 데이터 _ 762
부록 B. 확률 분포 765
베르누이 분포 _ 765
베타 분포 _ 766
이항 분포 _ 766
디리클레 분포 _ 767
감마 분포 _ 768
가우시안 분포 _ 768
가우시안 감마 분포 _ 770
가우시안 위샤트 분포 _ 770
다항 분포 _ 771
정규 분포 _ 772
스튜던트 t 분포 _ 772
균등 분포 _ 773
폰 미제스 분포 _ 773
위샤트 분포 _ 774
부록 C. 행렬의 성질 775
기본 행렬 성질 _ 775
대각합과 행렬식 _ 777
행렬 미분 _ 778
고윳값 공식 _ 779
부록 D. 변분법 783
부록 E. 라그랑주 승수법 787
참고문헌
찾아보기
유사자료
유사자료
정보
| 이미지 |
자료명 |
저자 |
출판사 |
출판년 |
| 데이터가 없습니다. |
현재 자료 대출자의 대출 도서
유사자료
정보
| 이미지 |
자료명 |
저자 |
출판사 |
출판년 |
| 데이터가 없습니다. |
