はじめてのパターン認識

パターン認識の基本概念から応用までを網羅した、待望の入門書です。本書は、パターン認識の基礎理論を平易な言葉で解説し、機械学習の根幹をなす識別規則、確率モデル、そして主要なアルゴリズム（k最近傍法、線形識別関数、サポートベクトルマシン、部分空間法、クラスタリング、決定木など）を詳細に解説しています。各章末には理解を深めるための問題が用意されており、理論と実践の橋渡しをします。特に、R言語を用いた実行例は、抽象的な理論を具体的なコードで確認できるため、読者の実装能力向上に直結します。この本を読み通すことで、パターン認識の原理を深く理解し、画像認識、音声認識、データマイニングといった多岐にわたる分野での応用力が身につきます。学習者がつまずきやすいポイントも丁寧に解説されており、パターン認識分野への第一歩を踏み出すための最適な一冊と言えるでしょう。