3.1 paper

PRML

3.1 線形基底関数モデル

  • Hastie et al.(2001)

http://www-stat.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf
補足
http://ibisforest.org/index.php?Book/The%20Elements%20of%20Statistical%20Learning
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/blog/node/2503
http://s5.cocolog-nifty.com/blog/2010/01/materials-on-eo.html

  • Ogden(1997)

引用

T. Ogden(1996): Essential wavelets for statistical applications and data analysis. Birkhauser
ISBN 3764338644, 0817638644
　ウェーブレットは斬新で有望な手法、ノンパラメトリック回帰は旧態依然たる手法と考えている向きもあるかも知れない。だが、両者には密接な関連があるので、両方の分野を総合的に把握することが理論的な発展にはもちろん、実用的な利用にあたっても重要と言える。本書はこの点を重視した教科書として大きな意味を持つ。ウェーブレットの数学的な基礎を分かりやすく明らかにすると同時にその実用的な利用についても多くの実例を交えて詳説され、ノンパラメトリック回帰との関連も明らかにされているため、この分野の正統的な理論展開とその応用が無理なく理解できる。

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/books.html
  • Mallat(1999)

Third Editionをリンク
http://books.google.co.jp/books?id=oAFUAQ9diRgC&printsec=frontcover&dq=a+wavelet+tour+of+signal+processing+pdf&lr=&source=gbs_similarbooks_s&cad=1#v=onepage&q&f=false

  • Vidakovic(1999)

http://www2.isye.gatech.edu/~brani/.public_html/wiley.html
2012/5に2nd Edition発売予定らしい　１万円以上する