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同色同サイズのセット販売となります。

【注・お届けについて】
送料無料対象地域は【沖縄県以外】となります。
沖縄県は追加送料が発生いたします。ご了承くださいませ。

【商品情報】
【MICHIKO LONDON KOSHINO(ミチコロンドン)】とは
“モード&フォーマルエッセンス”というテーマで開発された、こだわりのオシャレを追求する人のためのストッキング。

商品説明
「MICHIKO LONDON KOSHINO」の継続商品。美しい透明感が魅力。なめらかな履き心地のサポートストッキング。デオドラント加工でいつも清潔さわやか。普段使いにうれしい3足入りです。

商品特性:パンティストッキング(パンスト)・SCY交編・デオドラント加工

サイズ:【M~L】【L~LL】

メーカー:GUNZE(グンゼ)

※実際の商品と画面上の色は異なる場合がありますのでご了承下さい。

※サイズ表

※カラー表



●ラッピング無料(詳しく)
 誕生日プレゼント・バースデープレゼント・クリスマスプレゼント
 バレンタインデー・ホワイトデー・各種記念日・各種お祝い・父の日
 母の日・敬老の日・彼氏や彼女への贈り物・ギフトや贈答品など
 簡易的な箱と包装紙のみになりますが対応致します。


【はこぽす対応商品】【コンビニ受取対応商品】【BOX受取対象商品】

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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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  • まとめ
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  • はじめに
  • データ分析:実用系
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    • 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
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    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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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
    • 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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39P051 Fraise(フレーズ) カップ&ソーサー
  • 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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