階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門6. ネイマン－ピアソン統計の基本的な考え方 サンプリングを繰り返していけば誤差がなくなって 真の値（母数※）をぴったり推定できる！ 母集団 （母平均） 標本 標本 A 標本 標本 E 標本 B C D 標本平均A 標本平均A 標本平均E 標本平均E 標本平均B 標本平均B 標本平均C 標本平均C 標本平均D 標本平均D 標本平均の平均→ 標本平均の平均→母平均 ※平均や分散などの母集団の分布の特徴を示すもの
ベイズの定理 とは？誰でも理解できるようにわかりやすく解説 | HEADBOOST
ベイズの定理は、簡潔に述べると「事前確率（もともと持っている信念や考え）が尤度（新しいデータや経験）を受けて、どう変化するのかを示す事後確率を求めるための方法」です。 ベイズの定理は今では、統計学の主流であり、人工知能やディープ・ラーニングといった最先端の分野の中核となっているベイズ統計を理解する上で、土台となる概念です。そこで、このページでは、このベイズの定理について理解しておきたいことを全て、余すところなく、わかりやすく解説していきます。 具体的には、あなたは以下の事柄を吸収することができます。 ベイズの定理とは何かを、用語の正しい意味や記号の正しい書き方を含めて理解できる：ベイズの定理とは要するにどういうものなのか、その本質がわかります。そして、事前確率・尤度・周辺尤度・事後確率といった用語の正しい意味や、それぞれの正しい表記方法が身に付きます。例題を通してベイズの定理の理解を深めら
Azure: デプロイスロットでリリース時のダウンタイムをなくす（Blue-Green デプロイメント）
なぜデプロイスロットが必要か？App Service を作成すると、デフォルトでは運用スロット (production slot) がひとつだけ作成され、Azure Repos や GitHub からのアプリケーションのデプロイ先として使用されます。 アクセスの少ないアプリケーションであればこれでも問題ありませんが、デプロイ後にサーバー上でのビルド処理（ウォームアップ）が走るようなケースでは、少なからずダウンタイムが発生してしまいます。 このようなダウンタイムの発生を防ぐために、ステージング用のスロット (staging slot) を用意し、そこでのウォームアップが完了した後で運用スロット (production slot) と入れ替えるという方法を取ります。 このようにサーバーインスタンス（ここではスロット）を 2 つ用意して、内容をスワップ（実際はアドレスをスワップ）することで運用環
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