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伝統的デザインを随所に取り入れた、ヴィンテージと呼ぶにふさわしい風挌を持ったツールセットです。

サイズ幅25×奥行25×高さ70cm
個装サイズ:74×24×8cm
重量個装重量:6800g
素材・材質スチール
仕様組立品
ヴィンテージ風アイアン仕上げ

セット内容火かき棒・ショベル・ほうき・トング
生産国中国
・広告文責(有限会社コムネットインターナショナル・052-758-1127)

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深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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  • はじめに
  • 学習
  • 汎化性能を最も良くする仮説
    • 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較
  • バイアスとバリアンス
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商品3万円以上お買い上げ、送料無料。 【質屋出店】ダイヤ2.01ct Pt850×Pt900(プラチナ) ペンダント【中古】
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  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
  • 入門機械学習による異常検知 / 井手 剛 難易度 2
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【its】雅楽・笙の調律や唱歌の練習、龍笛・篳篥の音律の確認に便利!雅楽用調子笛(純正律六本立)
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  • はじめに
  • 必要なパーツ
    • 予測
    • 観測更新
  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
    • 流れ
    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
    • 更新の密度関数
  • まとめ
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  • はじめに
  • ベイズニューラルネットワーク
    • 確率モデルとしてのベイズニューラルネットワーク
    • ベイズニューラルネット
    • 事後分布の推論
  • 応用上の参考
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  • はじめに
  • 決定論的なニューラルネットワーク
    • ニューラルネットワーク
    • 学習
    • ニューラルネットワークの最尤推定
    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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  • はじめに
  • モジュールインポート
  • Jax
    • 勾配関数と線形探索関数を準備
    • 最適化実行
  • PyTorch
    • 線形探索関数準備
    • 最適化実行
    • 結果
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  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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