メディア情報処理の基礎数理
音声処理、自然言語処理、パターン認識など、いわゆるメディア情報処理の分野における数理的話題のなかから10のテーマを選んで解説している。時代的にも、非常に古典的なものから現代的なものにまで渡っている。この分野を体系化するとか概説することは意図せず、むしろ個々の話題において普通の教科書ではあまり触れられていないような事柄に踏み込んだ解説を試みている。
第1章 確率過程と線形予測法
第2章 ベイズの識別規則
第3章 最近傍法
第4章 線形識別関数と線形回帰関数の学習
第5章 多次元データの次元圧縮
第6章 EMアルゴリズムと隠れマルコフモデル
第7章 最大エントロピー法
第8章 グッド－チューリングの推定
第9章 係り受け解説と文簡約
第10章 認識システムの性能比較
第2章 ベイズの識別規則
第3章 最近傍法
第4章 線形識別関数と線形回帰関数の学習
第5章 多次元データの次元圧縮
第6章 EMアルゴリズムと隠れマルコフモデル
第7章 最大エントロピー法
第8章 グッド－チューリングの推定
第9章 係り受け解説と文簡約
第10章 認識システムの性能比較
