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The Probabilistic Method (Wiley Series in Discrete Mathematics and Optimization) ハードカバー Alon， Noga Spencer， Joel H.Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series) ハードカバー Koller， DMachine Learning A Probabilistic Perspective【電子書籍】 Kevin P. Murphy18th International Probabilistic Workshop IPW 2020【電子書籍】オンデマンド版 技術分野におけるリスクアセスメント / 原タイトル:Probabilistic Risk Assessment of Engineering Systems 本/雑誌 (単行本 ムック) / MarkG.Stewart/原著 RobertE.Melchers/原著 酒井信介/監訳 小林英男/共訳 小川武史/共訳 佐々木哲也/共訳 藤岡照高/Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing【電子書籍】 Deepak K. Kanungo（出版社）The MIT Press Probabilistic Robotics 1冊 978-0-262-20162-9（出版社）The MIT Press Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques 1冊 978-0-262-01319-2Probabilistic Machine Learning An Introduction【電子書籍】 Kevin P. MurphyProbabilistic Machine Learning: An Introduction PROBABILISTIC MACHINE LEARNING （Adaptive Computation and Machine Learning） Kevin P. Murphy（出版社）American Mathematical Society Introduction to Analytic and Probabilistic Number Theory 1冊 978-0-8218-9854-3Wavelet Methods for Time Series Analysis (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics， Series Number 4) PerciNonuniformly Hyperbolic Attractors Geometric and Probabilistic Aspects【電子書籍】 Jos F. AlvesProbabilistic methods of investigating interior smoothness of harmonic functions associated with degenerate elliptic operatorsProbabilistic Deep Learning: With Python， Keras and TensorFlow Probability ペーパーバック Duerr， Oliver Sick， Beate Murina， ElvisProbabilistic Robotics【電子書籍】 Sebastian ThrunProbability and Computing Randomization and Probabilistic Techniques in Algorithms and Data Analysis【電子書籍】 Michael MitzenmacherProbabilistic Theory of Mean Field Games with Applications I Mean Field FBSDEs, Control, and Games【電子書籍】 Fran ois DelarueBayesian Analysis with Python Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ, 2nd Edition【電子書籍】 Osvaldo Martin（出版社）The MIT Press Machine Learning - A Probabilistic Perspective 1冊 978-0-262-01802-9

The Probabilistic Method (Wiley Series in Discrete Mathematics and Optimization) [ハードカバー] Alon， Noga; Spencer， Joel H.

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    • Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series) [ハードカバー] Koller， D

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    • Machine Learning A Probabilistic Perspective【電子書籍】[ Kevin P. Murphy ]

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  • ＜p＞＜strong＞A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.＜/p＞ ＜p＞The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated wit...

    • 18th International Probabilistic Workshop IPW 2020【電子書籍】

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  • ＜p＞This volume presents the proceedings of the 18th International Probabilistic Workshop (IPW), which was held in Guimar?es, Portugal in May 2021. Probabilistic methods are currently of crucial importance for research and developments in the field of engineering, which face challenges presented by new materials and technologies and rapidly changing societal needs and values. Contemporary needs related to, for example, performance-based design, service-life design, life-cycle analysis, product optimization, assessment of existing structures and structural robustness give rise to new developments as well as accurate and practically applicable probabilistic and statistical engineering methods to support these developments. These proceedings are a valuable resource for anyone interested in contemporary developments in the field of probabilistic engineering applications.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない...

    • [オンデマンド版] 技術分野におけるリスクアセスメント / 原タイトル:Probabilistic Risk Assessment of Engineering Systems[本/雑誌] (単行本・ムック) / MarkG.Stewart/原著 RobertE.Melchers/原著 酒井信介/監訳 小林英男/共訳 小川武史/共訳 佐々木哲也/共訳 藤岡照高/

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  • ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞※本商品はオンデマンド製品です。そのため、在庫表記が「メーカー在庫見込あり:1-3週間」もしくは「お取り寄せ:1-3週間」の場合、ご注文からお届けまでに約1ヶ月程度かかりますことを予めご了承ください＜収録内容＞第1章 緒言第2章 リスク源第3章 システムのモデル化第4章 システム要素の性能第5章 ヒューマンエラーとヒューマン信頼性のデータ第6章 システム評価第7章 リスク受け入れの基準付録A 適用事例＜アーティスト／キャスト＞佐々木哲也(演奏者)　小林英男(演奏者)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-994232メディア：本/雑誌発売日：2011/08JAN：9784627945791[オンデマンド版] 技術分野におけるリスクアセスメント / 原タイトル:Probabilistic Risk Assessment of Engineering Systems[本/雑誌] (単行本・ムック) / MarkG.Stewart/原著 RobertE.Melchers/原著 酒井信介/監訳 小林英男/共訳 小川武史/共訳 佐々木哲也/共訳 藤岡照高/共訳 平野明彦/共訳 土肥直樹/共訳 坂尾知彦/共訳 江口晴樹/共訳 板谷雅雄/共訳 永江勇二/共訳2011/08発売

    • Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing【電子書籍】[ Deepak K. Kanungo ]

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  • ＜p＞There are several reasons why probabilistic machine learning represents the next-generation ML framework and technology for finance and investing. This generative ensemble learns continually from small and noisy financial datasets while seamlessly enabling probabilistic inference, retrodiction, prediction, and counterfactual reasoning. Probabilistic ML also lets you systematically encode personal, empirical, and institutional knowledge into ML models.＜/p＞ ＜p＞Whether they're based on academic theories or ML strategies, all financial models are subject to modeling errors that can be mitigated but not eliminated. Probabilistic ML systems treat uncertainties and errors of financial and investing systems as features, not bugs. And they quantify uncertainty generated from inexact inputs and outputs as probability distributions, not point estimates. This makes for realistic financial inferences and predictions that are useful for decision-making and risk management.＜/p＞ ＜p＞Unl...

    • （出版社）The MIT Press Probabilistic Robotics 1冊 978-0-262-20162-9

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  • （出版社）The　MIT　Press Probabilistic Robotics 1冊●著者：Thrun, Sebastian/Burgard, Wolfram/Fox, Dieter●和文：確率的ロボティックス●頁数他：668 p.●装丁：Hard●出版社：The MIT Press●発行日：2005/9/20

    • （出版社）The MIT Press Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques 1冊 978-0-262-01319-2

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  • （出版社）The　MIT　Press Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques 1冊●著者：Koller, Daphne/Friedman, N●頁数他：1,208 p.●装丁：Hard●出版社：The MIT Press●発行日：2009/11/16

    • Probabilistic Machine Learning An Introduction【電子書籍】[ Kevin P. Murphy ]

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  • ＜p＞＜strong＞A detailed and up-to-date introduction to machine learning, presented through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory.＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞This book offers a detailed and up-to-date introduction to machine learning (including deep learning) through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory. The book covers mathematical background (including linear algebra and optimization), basic supervised learning (including linear and logistic regression and deep neural networks), as well as more advanced topics (including transfer learning and unsupervised learning). End-of-chapter exercises allow students to apply what they have learned, and an appendix covers notation.＜/p＞ ＜p＞＜em＞Probabilistic Machine Learning＜/em＞ grew out of the author’s 2012 book, ＜em＞Machine Learning: A Probabilistic Perspective＜/em＞. More than just a simple update, this is a completely new book that reflects the dramatic developme...

    • Probabilistic Machine Learning: An Introduction PROBABILISTIC MACHINE LEARNING （Adaptive Computation and Machine Learning） [ Kevin P. Murphy ]

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  • PROBABILISTIC MACHINE LEARNING Adaptive Computation and Machine Learning Kevin P. Murphy MIT PR2022 Hardcover English ISBN：9780262046824 洋書 Computers & Science（コンピューター＆科学） Computers

    • （出版社）American Mathematical Society Introduction to Analytic and Probabilistic Number Theory 1冊 978-0-8218-9854-3

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  • （出版社）American　Mathematical　Society Introduction to Analytic and Probabilistic Number Theory 1冊●著者：Tenenbaum, Gerald●シリーズ名：Graduate Studies in Mathematics●Vol. 163●和文：解析的・確率論的数論入門　第3版●頁数他：641 p.●装丁：Hard●版次：3rd ed.●出版社：American Mathematical Society●発行日：2015/8/30

    • Wavelet Methods for Time Series Analysis (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics， Series Number 4) Perci

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    • Nonuniformly Hyperbolic Attractors Geometric and Probabilistic Aspects【電子書籍】[ Jos? F. Alves ]

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  • ＜p＞This monograph offers a coherent, self-contained account of the theory of Sinai?Ruelle?Bowen measures and decay of correlations for nonuniformly hyperbolic dynamical systems.＜/p＞ ＜p＞A central topic in the statistical theory of dynamical systems, the book in particular provides a detailed exposition of the theory developed by L.-S. Young for systems admitting induced maps with certain analytic and geometric properties. After a brief introduction and preliminary results, Chapters 3, 4, 6 and 7 provide essentially the same pattern of results in increasingly interesting and complicated settings. Each chapter builds on the previous one, apart from Chapter 5 which presents a general abstract framework to bridge the more classical expanding and hyperbolic systems explored in Chapters 3 and 4 with the nonuniformly expanding and partially hyperbolic systems described in Chapters 6 and 7. Throughout the book, the theory is illustrated with applications.＜/p＞ ＜p＞A clear and detaile...

    • Probabilistic methods of investigating interior smoothness of harmonic functions associated with degenerate elliptic operators

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    • Probabilistic Deep Learning: With Python， Keras and TensorFlow Probability [ペーパーバック] Duerr， Oliver、 Sick， Beate; Murina， Elvis

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    • Probabilistic Robotics【電子書籍】[ Sebastian Thrun ]

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  • ＜p＞＜strong＞An introduction to the techniques and algorithms of the newest field in robotics.＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞Probabilistic robotics is a new and growing area in robotics, concerned with perception and control in the face of uncertainty. Building on the field of mathematical statistics, probabilistic robotics endows robots with a new level of robustness in real-world situations. This book introduces the reader to a wealth of techniques and algorithms in the field. All algorithms are based on a single overarching mathematical foundation. Each chapter provides example implementations in pseudo code, detailed mathematical derivations, discussions from a practitioner's perspective, and extensive lists of exercises and class projects. The book's Web site, www.probabilistic-robotics.org, has additional material. The book is relevant for anyone involved in robotic software development and scientific research. It will also be of interest to applied statisticians and engineers deali...

    • Probability and Computing Randomization and Probabilistic Techniques in Algorithms and Data Analysis【電子書籍】[ Michael Mitzenmacher ]

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  • ＜p＞Greatly expanded, this new edition requires only an elementary background in discrete mathematics and offers a comprehensive introduction to the role of randomization and probabilistic techniques in modern computer science. Newly added chapters and sections cover topics including normal distributions, sample complexity, VC dimension, Rademacher complexity, power laws and related distributions, cuckoo hashing, and the Lovasz Local Lemma. Material relevant to machine learning and big data analysis enables students to learn modern techniques and applications. Among the many new exercises and examples are programming-related exercises that provide students with excellent training in solving relevant problems. This book provides an indispensable teaching tool to accompany a one- or two-semester course for advanced undergraduate students in computer science and applied mathematics.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※...

    • Probabilistic Theory of Mean Field Games with Applications I Mean Field FBSDEs, Control, and Games【電子書籍】[ Fran?ois Delarue ]

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  • ＜p＞This two-volume book offers a comprehensive treatment of the probabilistic approach to mean field game models and their applications. The book is self-contained in nature and includes original material and applications with explicit examples throughout, including numerical solutions.＜/p＞ ＜p＞Volume I of the book is entirely devoted to the theory of mean field games without a common noise. The first half of the volume provides a self-contained introduction to mean field games, starting from concrete illustrations of games with a finite number of players, and ending with ready-for-use solvability results. Readers are provided with the tools necessary for the solution of forward-backward stochastic differential equations of the McKean-Vlasov type at the core of the probabilistic approach. The second half of this volume focuses on the main principles of analysis on the Wasserstein space. It includes Lions' approach to the Wasserstein differential calculus, and the applications o...

    • Bayesian Analysis with Python Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ, 2nd Edition【電子書籍】[ Osvaldo Martin ]

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  • ＜p＞＜strong＞Bayesian modeling with PyMC3 and exploratory analysis of Bayesian models with ArviZ＜/strong＞＜/p＞ ＜h4＞Key Features＜/h4＞ ＜ul＞ ＜li＞A step-by-step guide to conduct Bayesian data analyses using PyMC3 and ArviZ＜/li＞ ＜li＞A modern, practical and computational approach to Bayesian statistical modeling＜/li＞ ＜li＞A tutorial for Bayesian analysis and best practices with the help of sample problems and practice exercises.＜/li＞ ＜/ul＞ ＜h4＞Book Description＜/h4＞ ＜p＞The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.＜/p＞ ＜p＞The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as gene...

    • （出版社）The MIT Press Machine Learning - A Probabilistic Perspective 1冊 978-0-262-01802-9

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  • （出版社）The　MIT　Press Machine Learning - A Probabilistic Perspective 1冊●著者：Murphy, Kevin●和文：機械学習●頁数他：1,096 p.●装丁：Hard●出版社：The MIT Press●発行日：2012/9/18
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