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1.

電子ブック

EB
工学系数学教材研究会編
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2017.7  1オンラインリソース (vi, 165p)
シリーズ名: 工学系数学テキストシリーズ
所蔵情報: loading…
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第1章 確率と確率分布 : 確率
確率分布
第2章 データの処理 : 1変量のデータ
多変量のデータ
第3章 推定と検定 : 標本分布
統計的推定
統計的検定
付録 : いくつかの証明と確率分布
いろいろな検定
解答
付表
第1章 確率と確率分布 : 確率
確率分布
第2章 データの処理 : 1変量のデータ
2.

電子ブック

EB
渡辺浩, 宮部賢志共著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2020.3  1オンラインリソース (vi, 182p)
所蔵情報: loading…
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確率編 : 確率概念
条件付き確率
確率変数
期待値と分散(離散的確率変数
期待値と分散 / 連続的確率変数
二項分布の近似
確立漸化式
統計編 : 検定の考え方
推定の考え方
適合度
正規母集団の検定
確率編 : 確率概念
条件付き確率
確率変数
概要: “ミッション”に取り組みながら確率統計の考え方を学ぶ!「計算だけ」でもなく、「難しい理論だけ」でもない、確率統計を使いこなすための力が身にく。
3.

電子ブック

EB
杉山将著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2015.12  1 オンラインリソース (viii, 119p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
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第1章 : 確率変数と確率分布
第2章 : 離散型確率分布の例
第3章 : 連続型確率分布の例
第4章 : 多次元確率分布の性質
第5章 : 多次元確率分布の例
第6章 : 任意の確率分布に従う標本の生成
第7章 : 独立な確率変数の和の確率分布
第8章 : 確率不等式
第9章 : 統計的推定
第10章 : 仮説検定
第1章 : 確率変数と確率分布
第2章 : 離散型確率分布の例
第3章 : 連続型確率分布の例
概要: まずは、ここから。なんでも基礎が大切!機械学習の理解に必要なトピックを厳選した。機械学習を学びたい大学生・技術者向け。
4.

電子ブック

EB
本多淳也, 中村篤祥著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 206p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
第4章 : 確率的バンディット問題のリグレット解析
第5章 : 敵対的バンディット問題
第6章 : 最適腕識別とA/Bテスト
第7章 : 線形モデル上のバンディット問題
第8章 : 連続腕バンディットとベイズ最適化
第9章 : バンディット問題の拡張
第10章 : バンディット手法の応用
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
概要: さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
5.

電子ブック

EB
薩摩順吉著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xiii, 222p)
シリーズ名: 理工系の数学入門コース / 戸田盛和, 広田良吾, 和達三樹編
所蔵情報: loading…
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1 : 基礎的な知識
2 : 確率
3 : 確率変数
4 : 主な分布
5 : 標本と統計量の分布
6 : 推定と検定
7 : 確率過程
さらに勉強するために
問題略解
附表
1 : 基礎的な知識
2 : 確率
3 : 確率変数
概要: 偶然から法則性を抽出し、それにもとづいて現象を説明したり、部分から全体を推測したりする確率・統計。前半では、確率と確率変数の概念を数学的に導入し、期待値や分布を定義したあと、2項分布・正規分布といった主要な分布をみる。後半では、確率論を基礎 として標本と統計量の分布、推定と検定といった推測統計学へとすすむ。 続きを見る
6.

電子ブック

EB
柴田文明著
出版情報: EBSCOhost , 東京 : 岩波書店, 2023.2  1オンラインリソース (xiv, 217p)
シリーズ名: 理工系の基礎数学 / 吉川圭二 [ほか] 編 ; 7
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1 : 基礎的なことがら
2 : 特性関数と平均量
3 : 確率の法則と正規分布
4 : 統計に用いられる分布
5 : 標本、母集団、推定
6 : 検定
7 : 情報量基準
1 : 基礎的なことがら
2 : 特性関数と平均量
3 : 確率の法則と正規分布
概要: 確率・統計の理論と応用を、予備知識を前提とせず基礎からわかりやすく述べる。確率法則、統計分布、推定と検定などを豊富な例題をまじえて明快に解説し、さらに新しい統計学の成果である情報量規準AICと時系列解析などの適用例をていねいに説明する。演習 問題・解答により徹底理解と応用力が得られる。 続きを見る
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