～Octave/MATLAB シミュレーションでわかりやすく解説～
＊Octave/MATLABサンプルプログラム付

　鷲沢嘉一（わしざわよしかず）　
　　　　電気通信大学　大学院情報理工学研究科　情報・通信工学専攻　助教（工学博士）
　　　　独立行政法人理化学研究所 客員研究員
 ＜学歴＞　	　
　2002年　　名古屋工業大学　工学部　電気情報工学科　卒業 
　2004年　　東京工業大学　大学院理工学研究科　電気電子工学専攻　修士課程　修了 
　2008年　　東京工業大学　大学院理工学研究科　国際開発工学専攻　博士課程　修了
 ＜職歴＞
　2004年4月～2004年9月　　株式会社東芝 
　2004年10月～2005年2月　　東芝ソリューション株式会社 
　2005年4月～2005年7月　　日本学術振興会 特別研究員 
　2005年8月～2008年3月　　独立行政法人理化学研究所 リサーチアソシエイト 
　2008年4月～2011年8月　　独立行政法人理化学研究所 研究員
　2012年4月～現在　　電気通信大学　大学院情報理工学研究科　情報・通信工学専攻　助教

　田中聡久（たなかとしひさ）　
　　　　東京農工大学 大学院工学研究院　先端電気電子部門　准教授（工学博士）
　　　　独立行政法人理化学研究所 客員研究員
 ＜学歴＞
　1997年　　東京工業大学 工学部 電気・電子工学科　卒業
　2000年　　東京工業大学 大学院理工学研究科 電気電子工学専攻 修士課程　修了
　2002年　　東京工業大学 大学院理工学研究科 国際開発工学専攻　博士後期課程　修了
 ＜職歴＞
　2000年4月～2002年3月　　日本学術振興会 特別研究員（DC）（受入機関：東京工業大学）
　2002年4月～2002年9月　　日本学術振興会 特別研究員（PD）（受入機関：東京工業大学）
　2002年10月～2003年9月　　理化学研究所 脳科学総合研究センター　研究員
　2003年10月～2004年3月　　独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター　研究員
　2004年4月～2006年3月　　東京農工大学 大学院共生科学技術研究部　　講師
　2006年4月～現在　　大学院工学研究院　先端電気電子部門　准教授

内容項目

第1章　序論
1.1　はじめに
1.2　パターン識別の流れ
　1.2.1　識別器の構成
1.3　画像認識のための特徴抽出法
　1.3.1　画像の表現とフィルタ
　1.3.2　平滑化と勾配
　1.3.3　局所画像特徴量

第2章　パラメトリック学習とBayes決定則
2.1　確率と正規分布
　2.1.1　確率の基礎
　2.1.2　正規分布
2.2　Bayes決定則
　2.2.1　2クラス識別におけるBayes識別
　2.2.2　損失の一般化
　2.2.3　ナイーブBayes識別
　2.2.4　正規分布を仮定したBayes識別
2.3　正則化と数値計算
　2.3.1　事後確率の計算方法
　2.3.2　Cholesky分解
　2.3.3　数値計算例
　2.3.4　悪条件と正則化
　2.3.5　分散共分散行列の固有値と正則化
　2.3.6　有限標本による固有値の偏り
　2.3.7　数値計算例
2.4　統計的推定
　2.4.1　最ゆう推定
　2.4.2　モデル選択
2.5　パーセプトロンモデル～一次識別器～
　2.5.1　Widrow-Hoff則
　2.5.2　Fisherの線形識別
　2.5.3　サポートベクタマシン（SVM）
2.6　部分空間法～二次識別器～
　2.6.1　主成分分析
　2.6.2　CLAFIC
　2.6.3　カーネル主成分分析


第3章　パーセプトロンモデル～1 次識別器
3.1　パーセプトロンモデル
3.2　Widrow-Hoff 則
3.3　Fisher の線形識別
3.4　サポートベクタマシン（SVM） 傍識別
　3.4.1　線形SVM
　3.4.2　非線形（カーネル）SVM 
　3.4.3　ソフトマージン

第4章　部分空間法～2 次識別器
4.1　主成分分析
4.2　CLAFIC
4.3　カーネル主成分分析
　4.3.1　再生核Hilbert 空間での主成分分析
　4.3.2　部分カーネル主成分分析定

第5章　その他の識別器
5.1　k近傍識別
　5.1.1 テンプレートマッチング
　5.1.2 Mahalanobis 距離とFukunaga-Koontz 変換
5.2 Adaboost
　5.2.1 数値計算例
5.3 ハイパーパラメータの推定

第6章　付録–線形代数及び数値計算の解説–
6.1　分散共分散行列の求め方
6.2　Cholesky 分解による対数正規確率密度の計算
6.3　固有値とその性質