Images of 基底関数重なり誤差

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有効数字（誤差の伝搬―正式版―基礎編）

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【3分で理解】ニューラルネットワークを解説！前編「パーセプトロン」とは？

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新たな一歩を応援するメディアERFC関数／ERFC.PRECISE関数で相補誤差関数を積分した値を求める

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Yahoo!知恵袋誤差関数の不定積分がわかりません

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サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)

最適化手法で使う評価(Error)関数のお話

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標本平均の誤差範囲としての標準誤差

誤差関数と正規分布の累積分布関数【確率論】

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PRML 5.5.6-5.6PRML 5.5.6-5.6

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【機械学習】よくわかる重回帰分析

【確率雨量】100年に1度の大雨ってどうやって計算しているの？　―第1回　対数正規法―1．確率雨量って？2．確率雨量の重要性3．確率雨量の求め方4．確率雨量の推定手法5．対数正規法6．計算用シート7．おわりに8．プログラム

[解決方法]バックプロパゲーション・誤差伝播で、誤差がある0ではない値に収束する時最初に逆伝搬させている勾配が、損失関数（誤差関数）の微分ではなく損失関数自体になっている

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誤差関数比較グラフ

【数理考古学】誤差関数(ERF=Error Function)と相補誤差関数 (ERFC=Complementary Error Function)。誤差関数(ERF=Error Function)相補誤差関数(ELFC=Complementary Error Function)複素共役(Complex Conjugate)の正面図？そして「統計学」の世界へ…Pythonの場合

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【AI基礎講座】ディープラーニングはどうやって学習している？文系でもスイスイ分かる　AIの新常識

ボルツマン分布からエネルギー等分配則を求めてみる-01

$\begin{eqnarray*} {\rm erf}(-x) &=& \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{-x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{-x}^{0} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - {\rm erf}(x) \end{eqnarray*}$

\begin{eqnarray*} {\rm erf}(-x) &=& \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{-x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{-x}^{0} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - {\rm erf}(x) \end{eqnarray*}

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$特殊関数グラフィックスライブラリー Graphics Library of Special functions$

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正規分布の基礎的な知識まとめ

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PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropagation)

機械学習における損失関数と精度の違いについて

情報処理技法（統計解析）第8回

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ERFCの関数式です。

誤差関数と正規分布-02

物理の駅 Physics station by 現役研究者 Pythonでscipyを使わず一次関数(y=ax+b)でフィッティングし係数と係数の誤差を得る

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tensorflowで誤差関数を実装回帰分類参照

なぜ交差(クロス)エントロピーが機械学習（ニューラルネットワーク）の損失関数に使われるのか？

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