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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

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

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。
 
 
Disponibile da: 01/07/2023.
Lunghezza di stampa: 238 pagine.

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    この本は、カーボンナノチューブの革新的な世界に関する貴重な洞察を提供します。ナノテクノロジー研究の最前線に留まりたい場合、またはこの革新的な材料に関する知識を深めたい場合、カーボンナノチューブは必読です。現代の最もエキサイティングな科学的発見の 1 つである可能性を解き放ち、それがどのように未来を形作るかを見てみましょう。
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  • ボリュームレンダリング - コンピュータービジョンにおける視覚的リアリズムの探求 - cover

    ボリュームレンダリング -...

    Fouad Sabry

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    ボリュームレンダリングとは
     
    科学的ビジュアライゼーションおよびコンピューター グラフィックスにおいて、ボリューム レンダリングは、3 寸法 離散的にサンプリングされたデータ セット (通常は 3 寸法 スカラー フィールド) の 2 寸法 投影を表示するために使用される一連の手法です。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ボリューム レンダリング
     
    第 2 章: レンダリング (コンピュータ グラフィックス)
     
    第 3 章: テクスチャ マッピング
     
    第 4 章: ボクセル
     
    第 5 章: 断層撮影
     
    第 6 章: レイキャスティング
     
    第 7 章: 科学的な視覚化
     
    第 8 章: レイエスのレンダリング
     
    第 9 章:クリッピング(コンピュータグラフィックス)
     
    第 10 章: ボリューム レイ キャスティング
     
    (ii) ボリューム レンダリングに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) 多くの分野におけるボリューム レンダリングの使用例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のボリューム レンダリング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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