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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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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 第 4 世代原子炉
     
    第 2 章: 原子炉
     
    第 3 章: 増殖炉
     
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    (II) 第 4 世代原子炉に関する一般のよくある質問への回答。
     
    (III) 第 4 世代原子炉の実例
     
    (IV) 第 4 世代原子炉の技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象読者
     
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  • サスマンの異常 - 基礎と応用 - cover

    サスマンの異常 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    サスマン異常とは
     
    サスマン異常は、Gerald Sussman によって初めて文書化された人工知能の問題です。 これは、1970 年代初頭に普及した非インターリーブ プランニング アルゴリズムの弱点を示しています。 サスマンはサスマンの異常について最初に説明した人物です。 今日の計画システムの大部分は非インターリーブ計画に限定されておらず、その結果、この奇妙なことに対処できます。 この問題の関連性と価値はとっくの昔に歴史の領域に消え去っていますが、それでも、計画を立てるのが簡単な作業ではない理由を解明するのに役立ちます。 このシナリオでは、テーブル上に 3 つのブロックが平らに置かれています。 エージェントは、A が B の上に、B が C の上にというようにブロックを積み重ねる責任を負います。 一方、一度に移動できるブロックは 1 つだけです。 この問題は、B がテーブルの上に置かれ、C が A の上に置かれ、A がテーブルの上に置かれることから始まります。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: サスマンの異常
     
    第 2 章: アクター モデル
     
    第 3 章: ドメイン定義言語の計画
     
    第 4 章: 自動化された計画とスケジューリング
     
    第 5 章: 自動化された計画とスケジューリング
     
    第 6 章: 貪欲なアルゴリズム
     
    第 7 章: アクション記述言語
     
    第 8 章: スタンフォード研究所の問題解決ツール
     
    第 9 章: 階層型制御システム
     
    第 10 章: 階層型タスク ネットワーク
     
    (II) サスマン異常に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのサスマン異常の使用例の実例。
     
    (IV) 説明する 17 の付録 簡単に説明すると、サスマン アノマリーのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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
     
    プロフェッショナル、 学部生および大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のサスマン異常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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