【内容】
パターン認識の基本的な概念と手法を学びます。特に、k近傍法と近傍法の原理、kd-treeや近似最近傍法のアプローチに焦点を当てます。さらに、様々な距離計算手法―コサイン距離、ユークリッド距離、マンハッタン距離、Lp距離、マハラノビス距離―の違いと使い方を詳しく学びます。データサイエンスと機械学習において重要なこれらの概念を通じて、効果的なパターン認識技術の理解を深めます。