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ベイズ学習 - 基礎と応用 - cover
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ベイズ学習 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

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。
 
 
Disponível desde: 01/07/2023.
Comprimento de impressão: 238 páginas.

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    脳の読書 - 国家安全保障がどのように私たちの脳にアクセスできるか

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    脳の読み取りとは
     
    脳の読み取りは、思考識別とも呼ばれ、機能を使用した刺激によって誘発された脳内のいくつかのボクセルの応答をデコードすることによって実現されます。磁気共鳴画像法(fMRI)。これは、非侵襲的である個人の脳活動の測定に基づいて、人間の神経画像を使用して個人の意識的経験を解読することを可能にする研究の発展の結果として実現可能でした。さまざまなタイプのデコード、さまざまなターゲット、およびさまざまなアルゴリズムによるデコードのアプローチが、さまざまな脳読書研究で使用されています。
     
    どのようにメリットがありますか
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:脳の読み取り
     
    第2章:脳波記録
     
    第3章:機能的磁気共鳴イメージング
     
    第4章:脳機能イメージング
     
    第5章:精神的イメージ
     
    第6章:脳?コンピューターインターフェース
     
    第7章:聴覚皮質
     
    第8章:脳内の言語処理
     
    第9章:アルファ波
     
    第10章:脳波エントレインメント
     
    第11章:中のメタスタビリティ脳
     
    第12章:神経振動
     
    第13章:ニューロイメージング
     
    第14章:脳波記録
     
    第15章:感覚神経科学
     
    第16章:脳波記録
     
    第17章:想像上のスピーチ
     
    第18章:フランクH.グエンサー
     
    第19章:脳内の署名言語
     
    第20章:動的な機能的接続性
     
    第21章:神経の同期性
     
    (II)脳の読書に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (III)実世界の例多くの分野での脳の読書の使用法について。
     
    (IV)17の付録で、脳の読書の技術を360度完全に理解するための各業界の266の新しい技術を簡単に説明します。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の脳の読書のための基本的な知識や情報を超えたい人。
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