PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
Intel® Digital Random Number Generator (DRNG) Software Implementation...
Revision 2.1 October 17, 2018 Downloads Download Intel® Digital Random Number Generator (DRNG) Software Implementation Guide [PDF 650KB] Download Intel® Digital Random Number Generator software code examples Related Software See the DRNG library and manual for Microsoft* Windows*, Linux*, and OS X*. 1. Introduction Intel® Secure Key, code-named Bull Mountain Technology, is the Intel name for the I
量子理論を基にした真性乱数発生器 AR-QUANTIS IDQ | 乱数発生器 | 株式会社アルゴ
量子理論に基づいた真性の乱数生成デバイス群です。 ID Quantique社の乱数発生器は、確率でしか表せないという量子理論の基本原理に起因した出力を使って乱数を生成しますので、その仕組みがわかっていても実際の出力は決して推測できません。疑似乱数ではその仕組みがわかってしまえば、その出力を推定することができてしまいます。また、古典物理に基づいた乱数生成ではある種のバイアスが存在し、そこから規則性が現れる可能性があります。 量子理論を基にした真性乱数生成器は、「確実な不規則性」を提供します。
統計数理研究所 Random Number Generator
こちらでは、定まった形式の乱数データをすぐに取得頂けます。乱数データは30分おきに新しいものに更新されています。 個数は全て100個で、1個ごとに改行されて出力されています。（改行コードはWindows(CRLF)です）
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: カ-ネル多変量解析: 非線形デ-タ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学): 赤穂昭太郎: 本
