鞍点 - Saddle point

数学ができる新卒は基礎を解説してみたかった… 　~極大・極小~極大・極小とはまとめ

ロジスティック回帰 solverについてはじめに公式doc solverの種類Newton_cg(ニュートン共役勾配法)lbfgs法liblinearSAG,SAGAについてSGD(確率的勾配降下法)SAGSAGA終わりに

敵対的ネットワークGAN（Generative Adversarial Networks）１．概要２．識別器（Discrimator）の学習３．生成器（Generator）の学習４．損失関数５．GANの学習での課題について６．おわりに

勾配法を用いた鞍点探索1. 鞍点とは2. 鞍点の定義3. 鞍点探索4. 実装5. 課題6. 結言7. ソースコード(2次関数)

$微分方程式の安定性を調べる「線形化」の方法とは？$

scikit-learnを使った基本となる機械学習手法1.SGD(stochastic gradient descent　確率的勾配降下法)2.SVC(サポートベクターマシーン)3.KMeans（K平均法)4.Kneighber(k-最近近傍法)参考

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 第1章　鞍点近似/ 第2章　Laplace積分/ 第3章　多変量分布の鞍点近似/ 第4章　指数分布族/ 第5章　超幾何関数のLaplace近似/ 第6章　多変量解析/ 第7章　共分散に関する検定/ 第8章　検出力関数/ 付録
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