Bayes decision theory 贝叶斯决策理论.pdf

パターン認識特論 Advanced Pattern Recognition Toru Wakahara 参考書: [1] C. M. Bishop: “Pattern Recognition and Machine Learning ,” Springer, 2006. [2] R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork: “Pattern Classification,” Second Edition, John Wiley Sons, 2001. [3] 石井，上田，前田，村瀬：「わかりやすいパターン 認識」，オーム社，1998年． 講義ノート： 授業支援システムの教材にupload Bayes_decision_theory.pdf, … 講義内容： 1. Bayes’ Decision Theory 2. Parametric Probability Density Estimation 3. Mixture Models and The EM Algorithm 4. The Multi-layer Perceptron 5. Radial Basis Functions 6. Support Vector Machines 7. Parameter Optimization in Error Functions 8. Learning and Generalization 9. Presentation of Your Project 講義の進め方： １．パターン認識の理論的枠組みを把握する → 計算問題を解く ２．パターン認識の動作を確認する → コーディングする ３．手書き数字認識の識別系を構築する → プロジェクト 評価方法： 出席点 20点 宿題 40点 プロジェクト 40点 Bayes’ Decision Theory Toru Wakahara [1] パターン認識とは何か [2] 一つの例：文字認識 [3] 統計的パターン認識の考え方 [4] ベイズの定理と事後確率 [5] 決定領域とベイズ決定理論 [6] 識別関数 [7] 生成モデル vs. 識別モデル パターン認識とは何か（１）  「パターン」とは何か ①型，類型 ②図形，図像 （岩波国語辞典第六版）  「パターンとはそう見なすことで生じる」 (see something as something) → 主観に強く依存する （渡辺慧：“認識とパタン”，岩波新書） パターン認識とは何か（２）  人間が主観的／概念的に把握している 「パターン」を計算機で「認識」すること “人工知能研究の夢”  工学的に実現すべきことは何か ① 「パターン」を数量的に定義すること ② 「認識」する数学的手段を提供すること ①は発見法的，②は理論的 パターン認識とは何か（３）  パターン認識処理の汎用的なフレームワーク パターン 測 観 理 処 前 出 抽 徴 特 別 識 カテゴリ [現象・信号] [概念・記述] 前処理は，特徴抽出と識別に先立つために「前」と付き， 雑音除去や平滑化，データ整形の処理から成る 知識処理により識別結果を修正する「後処理」が、識別の後段に 加わることもあ