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ベイズ学習 - 基礎と応用 - cover

ベイズ学習 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

ベイジアン学習とは
 
統計の分野では、期待値最大化 (em) アルゴリズムは、(局所的な) 最大尤度または事後確率の最大値を発見するための反復的なアプローチです。 (map) 統計モデルのパラメーターの推定。モデルは観測されていない潜在変数に依存します。 em アルゴリズムは、最尤法または最大事後推定 (map) 推定としても知られています。 em 反復の期待値 (e) ステップは、パラメーターの現在の推定値を使用して評価された対数尤度の期待値の関数を作成します。em 反復の最大化 (m) ステップは、期待値を最大化することを目的としてパラメーターを計算します。 期待ステップで見つかった対数尤度。 これら 2 つのステップは、反復を通じて交互に実行されます。 これらのパラメータ推定値は、後続の e フェーズで利用され、潜在変数の分布を決定する目的で使用されます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 期待値?最大化アルゴリズム
 
第 2 章: 尤度関数
 
第 3 章: 最大値 尤度推定
 
第 4 章: ロジスティック回帰
 
第 5 章: 指数族
 
第 6 章: フィッシャー情報
 
第 7 章: 一般化線形 モデル
 
第 8 章: 混合モデル
 
第 9 章: 変分ベイジアン法
 
第 10 章: em アルゴリズムと gmm モデル
 
(ii ) ベイズ学習に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でベイズ学習を使用する実際の例。
 
(iv) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、ベイジアン学習テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のベイズ学習について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Disponible desde: 01/07/2023.
Longitud de impresión: 238 páginas.

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    自動運転車とは
     
    車両自動化を組み込んだ車は、自動運転車、自動運転車 (AV)、自動運転車、無人運転車と呼ばれます車、またはロボットカー(ロボカー)。これは、人間のドライバーからの入力がほとんどまたはまったくなくても、周囲を感知して安全に移動できる地上車両を指します。自動運転車の他の名前には、無人車、ロボット車 (ロボカー)、自動運転車 (AV) などがあります。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 自動運転車
     
    第 2 章: 車両の自動化
     
    第 1 章3: Velodyne Lidar
     
    第 4 章: Waymo
     
    第 5 章: Mobileye
     
    第 6 章: 自動運転車の歴史
     
    第 6 章7: Apple 電気自動車プロジェクト
     
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    第 19 章: Aurora のイノベーション
     
    第 20 章: 自動運転車の影響
     
    第 21 章: Woven Planet Holdings
     
    (II) アンサーリ
     
    (III) 多くの分野での自動運転車の実際の使用例
     
    (IV) 簡単に説明する 17 の付録、各業界の 266 の新技術を取り上げて、自動運転車の技術を 360 度完全に理解できるようにします。
     
    この本の対象読者
     
    専門家、学部生大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の自動運転車に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    情報抽出とは
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 情報抽出
     
    第 2 章: 自然言語処理
     
    第 3 章: テキスト マイニング
     
    第 4 章: 固有表現の認識
     
    第 5 章: 非構造化データ
     
    第 6 章: 関係性の抽出
     
    第 7 章: データ抽出
     
    第 8 章: 知識抽出
     
    第 9 章: エンティティリンク
     
    第 10 章: 自然言語処理の概要
     
    (ii) 情報抽出に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で情報抽出を使用する実際の例。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル 、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および基本的な知識や情報を超えてあらゆる種類の情報を抽出したいと考えている人。
     
     
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    命題論理 - 基礎と応用

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    命題論理とは
     
    命題微積分として知られる論理の分野。 他にも、命題論理、文論理、文計算、文論理、場合によっては 0 次論理など、いくつかの名前があります。 命題と命題間に存在する関係、そして命題に基づいた議論の定式化を検討します。 個々のステートメントをさまざまな論理接続子と組み合わせることで、複合命題を作成できます。 原子命題は、その名前が示すように、論理接続語を含まない命題です。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察、 および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 命題微積分
     
    第 2 章: 公理
     
    第 3 章: 一階論理
     
    第 4 章: 手法
     
    第 5 章: 一貫性
     
    第 6 章: 矛盾
     
    第 7 章: 推論の規則
     
    第 8 章 : 推論規則のリスト
     
    第 9 章: 演繹定理
     
    第 10 章: 理論 (数理論理学)
     
    (ii) 命題に関する一般のよくある質問に答える ロジック。
     
    (iii) 多くの分野で命題論理を使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 命題論理のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など。 あらゆる種類の命題論理に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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