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  章の概要:
   
  1: マイクロソフト ロボティクス開発者スタジオ: この章では、ロボット工学アプリケーションの構築とシミュレーションの主要なフレームワークである マイクロソフト ロボティクス開発者スタジオ の主要コンポーネントと機能を紹介します。
   
  2: マイクロソフトビジュアルＣ: ロボット アプリケーションを効率的にプログラミングするための堅牢な開発環境を提供する マイクロソフトビジュアルＣ の統合について詳しく説明します。
   
  3: クロス コンパイラ: クロスコンパイル ツールによってロボット工学プログラムの互換性が拡張され、さまざまなプラットフォームで実行できるようになる方法について説明します。
   
  4: ビジュアル プログラミング言語: ロボット システムの開発を簡素化し、開発者がアプリケーションを作成しやすくするために使用されるビジュアル プログラミング インターフェイスについて説明します。
   
  5: マイクロソフト: マイクロソフト がシミュレーションとゲームの開発を強化し、ロボットの視覚化とシミュレーション環境にどのように貢献しているかについて説明します。
   
  6: ロボティクス スイート: この章では、ロボット システムの構築、テスト、展開のために マイクロソフト が提供するツール スイートについて説明します。これにより、ワークフローが強化されます。
   
  7: マイクロソフト ビジュアル プログラミング言語: グラフィカル インターフェイスを使用して簡単にプログラミングできるツールである マイクロソフト ビジュアル プログラミング言語 (ＶＰＬ) について説明します。これは、初心者にも専門家にも最適です。
   
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  9: Office 用 ビジュアルスタジオ ツール: Office 用 ビジュアルスタジオ ツール がロボット開発と統合され、オフィス オートメーションを通じて生産性が向上する方法について説明します。
   
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  12: ロボット シミュレーター: ロボット シミュレーターを使用すると、実際の実装前に、安全で制御された仮想環境でロボットの動作とシステムをテストおよび検証できます。
   
  13: タンディ・トロワー: タンディ・トロワー のリーダーシップと、マイクロソフト ロボティクス開発者スタジオ の進化に対する彼の貢献について理解を深めます。
   
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  統計的分類 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  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。
   
   

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