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  ランダムサンプルのコンセンサス -...

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  ランダムサンプルコンセンサスとは
   
  R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
   
  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: 無作為サンプルのコンセンサス
   
  第 2 章: 推定者
   
  第 3 章: 最小二乗法
   
  第 4 章: 異常値
   
  第 5 章: 相互検証 (統計)
   
  第 6 章: 誤差と残差
   
  第 7 章: 混合モデル
   
  第 8 章: 堅牢な統計
   
  第 9 章: 画像スティッチング
   
  第 10 章: リサンプリング (統計)
   
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  この本は誰に向けたものなのか
   
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  各章の概要：
   
  1: トロン（ブロックチェーン）：トロンのアーキテクチャと、分散型インターネットのビジョンを探ります。
   
  2: アルゴランド：スケーラブルで安全なブロックチェーンネットワークにおけるアルゴランドの役割を探ります。
   
  3: クリプトキティーズ：デジタルコレクタブルがブロックチェーン文化とエンゲージメントをどのように形作ったかを探ります。
   
  4: イーサリアム：イーサリアムのスマートコントラクトシステムとdAppsへの影響を理解します。
   
  5: トークノミクス：トークンエコノミクスがゲームにおける価値とユーザーインセンティブをどのように促進するかを理解し、理解を深めます。
   
  6: 分散型金融：分散金融がパーミッションレス金融を通じてユーザーをどのようにエンパワーメントするかを学びます。
   
  7: ソラナ（ブロックチェーンプラットフォーム）：ゲームやアプリ向けのソラナの高速ネットワークを検証します。
   
  8: 分散型アプリケーション：dAppsと、それらがユーザーの所有権とデータに与える影響について詳しく学びます。
   
  9: レインベリー, 株式会社.：トロンの開発と方向性を支えている企業について学びます。
   
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  14: カルダノ（ブロックチェーンプラットフォーム）：カルダノの研究主導型分散化アプローチを紹介します。
   
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