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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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    エンザイバイオティクスとは
     
    ネルソン、ルーミス、フィシェッティは、エンザイバイオティクスを実験的な抗菌治療の一種として最初に特徴付けた人たちです。この名前は、「酵素」と「抗生物質」を組み合わせた造語です。それらが持つ抗菌性および抗菌性のために、酵素は広く使用されてきました.エンザイバイオティクスに関する研究は、エンドリシンとして知られるタンパク質分解酵素に基づいています。エンドリシンは、さまざまな細菌と戦うのに特に効率的であることが示され、この研究の基盤となっています。エンドリシンは、細菌細胞を溶解する非常に効果的な方法です。それらはバクテリオファージに由来し、長い歴史があります。抗生物質耐性の問題は、世界中の動物と人間の健康に大きな危険をもたらす薬剤耐性微生物の拡散を可能にしており、酵素生物に関する研究の大部分の主な動機となっています.
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 酵素生物
     
    第 2 章: 抗生物質
     
    第 3 章: 抗菌薬耐性
     
    第 4 章: 黄色ブドウ球菌
     
    第 5 章: メチシリン耐性黄色ブドウ球菌
     
    第 6 章: 薬剤耐性
     
    第 7 章: メチシリン
     
    第 8 章: ファージ療法
     
    第 9 章: チゲサイクリン
     
    第 10 章:フルクロキサシリン
     
    第 11 章: ジクロキサシリン
     
    第 12 章: オリタバンシン
     
    第 13 章: リシン
     
    第 14 章: リソスタフィン
     
    第 15 章: ダルババンシン
     
    第 16 章: アルベカシン
     
    第 17 章: セフタロリン フォサミル
     
    第 18 章: セファロスポリンの発見と開発
     
    Chapter 19: OBPgp279
     
    Chapter 20: ESKAPE
     
    Chapter 21: 多剤耐性菌
     
    (II) 公開質問への回答
     
    (III) 多くの分野での酵素生物の使用に関する実際の例。
     
    (IV) 17 の付録で、各業界の 266 の新興技術を簡単に説明します。エンザイバイオティクスの技術を 360 度完全に理解しています。
     
    対象読者
     
    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酵素生物に関する基本的な知識や情報を超えたい.
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