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状態ランク
本体ランクB
ベルトランクN ※社外品

商品の状態
ガラス擦り傷が多い、チリ、繊維、シミ
ケース 擦り傷が多い、小さい打痕
ベゼル擦り傷が多い、小さい打痕
ベルト/ブレスレット未使用品
大きいダメージ、シミ
文字盤大きいダメージ、シミ、ヤケ、プツプツ
商品管理No. 621830 JP B 210604 YY
商品の詳細
性別レディース
素材SS × 革
文字盤色シルバー
機械タイプ手巻き
Ref.No3458
シリアルNo841***
付属品なし(本体のみ)
ケースサイズ(w)約 18mm
ベルトサイズ※1約 16.5cm
ラグ幅11mm
振動数18000
日差+4秒/日
OH歴弊社では実施しておりません。
※1:ベルトサイズとは、ケース部分も含めた総腕回りのサイズになります。
※機械式時計の場合、姿勢差などの影響により日差が大きくなることも御座います。こちらの数値はあくまで参考値としてお考え下さい。日差が大きいからという理由での返品や無償修理の対応は致しかねますので、ご理解の上ご入札下さい。

※写真にて状態をご確認下さいませ。
※USED品になりますので、ご理解頂ける方のご購入をお待ちしております。


状態ランク説明について



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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
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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
  • 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
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    • 結果
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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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  • 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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