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○メーカー希望小売価格はメーカー商品タグに基づいて掲載しています




【素材】

上記タグをご覧ください


【カラー・特徴】

ネイビーベースにオフホワイト・レッド・ブルーの格子チェックになります
ポケット部分はワッペンと刺繍で背中ネック下部分は刺繍になります


SINA COVA Guest-One コラボ 長袖シャツ 限定品になります


【サイズ】

Mサイズ
肩幅45cm
胸囲108cm
着丈74cm
袖丈(肩付け根より)61・5cm


Lサイズ
肩幅47cm
胸囲114cm
着丈76cm
袖丈(肩付け根より)62・5cm

LLサイズ
肩幅53cm
胸囲124cm
着丈78cm
袖丈(肩付け根より)63・5cm


Guest-One 店頭商品 SINA COVA


シナコバ   伊部<株>


【注意】
商品の色は極力再現すべく努力致しておりますが、ご利用のモニターにより若干実物と差が生じる場合が御座いますので、ご了承下さい
此方の商品は、実店舗と同時出品しておりますので、万が一品切れの場合はご了承願います

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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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  • 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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  • 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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    • Kaggleで勝つデータ分析の技術
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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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  • モチベーション
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    • ベイズニューラルネット
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  • はじめに
  • モジュールインポート
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    • 最適化実行
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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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