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統計的分類 - 基礎と応用 - cover

統計的分類 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

統計的分類とは
 
統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
 
第 1 章: 統計的分類
 
第 2 章: 教師あり学習
 
第 3 章: サポート ベクター マシン
 
第 4: 単純ベイズ分類器
 
第 5 章: 線形分類器
 
第 6 章: 決定木の学習
 
第 7 章: 生成モデル
 
第 8: 機能 (機械学習)
 
第 9 章: 多項ロジスティック回帰
 
第 10 章: 確率的分類
 
(ii) 統計的分類に関するよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野における統計分類の使用例。
 
(iv) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
 
 
Available since: 06/23/2023.
Print length: 129 pages.

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    どのようなメリットがあるか
     
    (i) に関する洞察と検証。次のトピック:
     
    第 1 章: コンピュータ グラフィックス
     
    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: ラスター グラフィックス
     
    第 3 章4: ベクター グラフィックス
     
    第 5 章: スキャンライン レンダリング
     
    第 6 章: ラスタライズ
     
    第 7 章: テクスチャ マッピング
     
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    (ii) コンピュータ グラフィックスに関するよくある質問に答えます。
     
    (iii) さまざまな分野でのコンピュータ グラフィックスの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のコンピュータ グラフィックス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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    メリット>
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: セマンティック変換
     
    第 2 章: データ マッピング
     
    第 3 章: メタデータ レジストリ
     
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    第 9 章: セマンティック統合
     
    第 10 章: オントロジーの調整
     
    (ii) セマンティック翻訳に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野におけるセマンティック翻訳の使用例の実例。
     
    (iv) 説明する 17 の付録。 簡単に説明すると、セマンティック翻訳テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の意味翻訳についての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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    メリット
     
    (I) 洞察と検証次のトピックについて:
     
    第 1 章: 設計されたごくわずかな老化のための戦略
     
    第 2 章: 寿命の延長
     
    第 3 章: 老年学
     
    第 4 章: オーブリー・ド・グレイ
     
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    本書の対象読者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて、エンジニアリングされた無視できるあらゆる種類の戦略について知りたい人老化。
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