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【サイズ】約30cm/花サイズ約1~1.5cm(約18g・約300本)
1束約18g 約300本入り
(本数については目安になります。束の中には折れているものやヘッド(リン)のついていないものが含まれる場合があります。お手入れしてご利用ください。)
◎茎については細く繊細な為、強いさらし加工(白くする作業)を行うことができず元の素材の色(茶-グレー)が残っている場合がございます。また花部分を優先的に白くしているため、茎の下部は色が残りやすくなっております。茎部分については原料由来の綿のようなふわふわしたものが付着している場合がございます。

【即日発送品について】
※こちらの商品は弊社在庫商品です。店以外でも販売をしているため、ご注文後に欠品となる場合がございます。
その場合にはメールにてご案内をさせて頂きます。記載在庫数は目安としてご参考になさって下さい。
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月曜~土曜 9時・正午・15時・17時

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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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  • はじめに
  • 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
  • pythonによる異常検知 / 曽我部 東馬 難易度 1
  • まとめ
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  • はじめに
  • データ分析:実用系
    • Kaggleで勝つデータ分析の技術
    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
  • データ分析:因果推論
    • 入門 統計的因果推論
    • 計量経済学
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    • 世界標準の経営理論
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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
  • モチベーション
  • 期待値の勾配の計算方法
    • モンテカルロ近似と再パラメータ化
    • 再パラメータ化できない場合
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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
  • 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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大粒6ミリのブルームーンストーンのネックレス。シンプルでどんな洋服にも合わせやすく、さりげないハートで大人の女性/彼女/妻へのプレゼントにも喜ばれるデザインです/ ブルームーンストーン 大粒6ミリ ネックレス レディース 【K10WGのみ あす楽対応】K10/K18ホワイトゴールド 10k/18k 18金 ペンダント 6月誕生石「アドラーブル・ハート」【コンビニ受取対応商品】
  • 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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