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3835円

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製品仕様

■サイズ:外径255mm

■刃数 :60P

■取付穴:25.4mm

■推奨機種:20~35ccのエンジン式刈払機

■数量 :5枚

■用途 :竹・笹・雑木など山林下刈用

■特徴:

竹・笹・雑木が刈れる山林下刈用チップソー

国内メーカーの指導と管理のもと中国の協力工場で生産することで、価格を抑えつつ品質を高めています

価格以上の品質を保証します

4面研磨仕上したチップを斜め45度強力埋め込むことで、チップの飛びが少なく又切れ味も良好です。

山林での下刈から河川敷・田畑・道路脇・空き地などあらゆる場面でご使用できます。

軽量設計で作業時の負担を軽減

■注意

用途に応じた刈刃を使用し、回転方向(表裏)を確かめて取付けて下さい。

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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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  • 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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  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
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  • データ分析:実用系
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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
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  • 決定論的なニューラルネットワーク
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  • 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
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    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
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    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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  • 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
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    • 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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