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※2021.4/1正午をもって数珠と数珠袋の同時購入割引サービスは終了いたしました。

確かな品質・京都製の片手数珠
こちらは、宗派を問わずお葬式や法事などの仏事にお使い頂ける八宗用の片手数珠です。

【京都珠数製造卸組合加盟店 謹製】
京都でも指折りの職人が心をこめて仕立てました。
丁寧に仕立てられたクォリティーの高いお数珠は房の先端に至るまでいびつさのない美しい曲線を描いており、見た目はもちろん、手に持った時の馴染み方が違います。
どうぞこの機会に歴史と伝統ある京念珠をお試し下さい。
【名前彫りについて】
こちらの数珠には追加オプションとして親玉に名前彫りをすることが出来ます。
名前彫りのご購入

玉の大きさ主玉:12.5mm 親玉:16mm
正絹頭付房
外装紙箱&OPP袋入
※専用桐箱で別途ご購入下さい

※エコ包装のご要望をお受けし、2019.11/11以降の受付分より「通常受付分には包装紙でのラッピングなし=紙箱をOPP袋に封入」とさせていただくことになりました。お手数ですが、包装をご希望の際は備考欄にてご指定下さい。

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深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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  • はじめに
  • 学習
  • 汎化性能を最も良くする仮説
    • 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較
  • バイアスとバリアンス
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  • はじめに
  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
  • 入門機械学習による異常検知 / 井手 剛 難易度 2
  • pythonによる異常検知 / 曽我部 東馬 難易度 1
  • まとめ
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  • はじめに
  • データ分析:実用系
    • Kaggleで勝つデータ分析の技術
    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
  • データ分析:因果推論
    • 入門 統計的因果推論
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  • はじめに
  • 必要なパーツ
    • 予測
    • 観測更新
  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
    • 流れ
    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
    • 更新の密度関数
  • まとめ
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  • はじめに
  • モチベーション
  • 期待値の勾配の計算方法
    • モンテカルロ近似と再パラメータ化
    • 再パラメータ化できない場合
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  • はじめに
  • ベイズニューラルネットワーク
    • 確率モデルとしてのベイズニューラルネットワーク
    • ベイズニューラルネット
    • 事後分布の推論
  • 応用上の参考
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  • はじめに
  • 決定論的なニューラルネットワーク
    • ニューラルネットワーク
    • 学習
    • ニューラルネットワークの最尤推定
    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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  • はじめに
  • モジュールインポート
  • Jax
    • 勾配関数と線形探索関数を準備
    • 最適化実行
  • PyTorch
    • 線形探索関数準備
    • 最適化実行
    • 結果
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JIMBO NKシリーズ プレート 【JIMBO】NKシリーズ配線器具NKシリーズプレート2連用ブランクプレートNKP-0UF-2(SG)
  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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【M's】VW ポロ ルポ/純正品 ホイールカバー/ホイールキャップ(1台分/4個)新品
  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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