S | タイトル | 本文 | 検索対象名 |
|---|
2.0858958 | 最尤法 | 26 | core2-core2_4026 | |
1.8591204 | 最尤推定量 | 最尤推定量 | 3 | core2-core2_459 |
1.8142942 | 最尤法の不変性 | 26 | core2-core2_4027 | |
1.6363379 | 最尤法と Kullback–Leibler ダイバージェンス | 26 | core2-core2_4028 | |
1.6097244 | 最小二乗法による重回帰モデルの推定 | 最小二乗法による重回帰モデルの推定 | 3 | core2-core2_458 |
1.6060014 | 統計モデル | 26 | core2-core2_4024 | |
1.5819111 | パラメータ推定：最尤推定法 | パラメータ推定：最尤推定法 | 22 | core2-core2_3785 |
1.3028272 | 共役事前分布と指数型分布族 | 19 | core2-core2_3479 | |
1.2141846 | 多項分布と Dirichlet 分布 | 19 | core2-core2_3480 | |
1.1767508 | 一元配置法 | 25 | core2-core2_3957 | |
1.1443866 | Fisher–Rao 計量と情報幾何 | 26 | core2-core2_4041 | |
1.1255913 | パラメータ推定：Bayes 推定法 | パラメータ推定：Bayes 推定法 | 22 | core2-core2_3786 |
1.0765917 | 情報量規準 | 情報量規準 | 22 | core2-core2_3789 |
1.0688822 | 推定量の定義 | 推定量の定義 | 26 | core2-core2_4034 |
1.0667061 | 確率空間の定義 | 26 | core2-core2_4058 | |
1.0659587 | 不偏推定量 | 不偏推定量 | 26 | core2-core2_4035 |
1.0551716 | 線形回帰モデル | 25 | core2-core2_3956 | |
1.0446198 | 最尤推定 | 最尤推定 | 19 | core2-core2_3476 |
1.0395674 | 主成分分析に基づく多次元時系列外れ値検知 | 主成分分析に基づく多次元時系列外れ値検知 | 22 | core2-core2_3813 |
0.96009105 | L1 正則化 | 19 | core2-core2_3496 | |
0.9553712 | 十分統計量の定義と意味 | 十分統計量の定義と意味 | 26 | core2-core2_4030 |
0.9216138 | 分解能 | 25 | core2-core2_3979 | |
0.9142723 | 統計的検定に基づく変化検知 | 22 | core2-core2_3815 | |
0.89833313 | 教師あり学習と教師なし学習 | 22 | core2-core2_3787 | |
0.88567686 | 平均と分散の最尤推定 | 平均と分散の最尤推定 | 19 | core2-core2_3484 |
0.8846988 | 尤度比検定の漸近理論 | 尤度比検定の漸近理論 | 26 | core2-core2_4051 |
0.8813568 | クロスバリデーション | 26 | core2-core2_4055 | |
0.8485253 | 直交表と線点図 | 25 | core2-core2_3978 | |
0.8062452 | 生成モデルによる分類 | 19 | core2-core2_3501 | |
0.7972334 | 区間推定 | 区間推定 | 26 | core2-core2_4052 |
0.7917812 | 最尤推定と正規方程式 | 最尤推定と正規方程式 | 19 | core2-core2_3488 |
0.79076385 | 赤池情報量規準 | 赤池情報量規準 | 26 | core2-core2_4054 |
0.7616258 | 正規分布 | 19 | core2-core2_3481 | |
0.7477457 | 確率的コンプレキシティ | 22 | core2-core2_3791 | |
0.7333964 | 重回帰分析における検定 | 3 | core2-core2_460 | |
0.7297514 | 平 均 2 乗誤差 | 26 | core2-core2_4036 | |
0.71897745 | 平均と分散の計算例 | 19 | core2-core2_3485 | |
0.69345224 | 二段階学習に基づくオンライン変化検知 | 22 | core2-core2_3817 | |
0.66949123 | 確率変数の定義 | 26 | core2-core2_4062 | |
0.6678272 | 指数型分布族に属さない分布 | 19 | core2-core2_3482 | |
0.66014254 | 多次元空間上の確率測度 | 26 | core2-core2_4060 | |
0.6355688 | 説明変数の選択とモデルの当てはまりの良さの基準 | 3 | core2-core2_461 | |
0.60052794 | 過学習 | 19 | core2-core2_3503 | |
0.5948576 | 多クラス分類 | 19 | core2-core2_3493 | |
0.58570933 | Bayes 法 | 26 | core2-core2_4042 | |
0.58477914 | 正則化項の Bayes 的解釈 | 19 | core2-core2_3497 | |
0.5754384 | L2 正則化 | 19 | core2-core2_3495 | |
0.5611296 | 制約付き Boltzmann マシン | 22 | core2-core2_3801 | |
0.5592644 | 実数軸上の確率測度 | 26 | core2-core2_4059 | |
0.55678153 | 逐次的確率予測問題の設定 | 22 | core2-core2_3806 |
タイトル | ノード情報 |
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グループラベル | ノード数 |
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重要語 | スコア |
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