確率密度関数、モンテカルロ積分

等号 - Wikipedia

確率密度関数 - Wikipedia

確率密度関数からモンテカルロ積分まで

和の期待値は期待値の和 | 高校数学の美しい物語

正規分布の基礎的な知識まとめ | 高校数学の美しい物語

モンテカルロ積分 - 人工知能に関する断創録

モンテカルロ法 - Wikipedia

一様分布 - Wikipedia

情報量

http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~lee/jyugyou/info_system/medsys004_printw.pdf

2 情報の伝達と情報量

https://cs.acp.metro-cit.ac.jp/~yamasho/old/InfoTheory2.pdf

http://web.tuat.ac.jp/~s-hotta/info/slide6.pdf

数学で出てくる縦棒の意味 - 玉葱二型

双対分解による構造学習 | Preferred Research

集合

http://rikei-index.blue.coocan.jp/syugou/syugoukihon.html 集合の記号の意味まとめ | 高校数学の美しい物語
濃度 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E8%A8%98%E5%8F%B7%E3%81%AE%E8%A1%A8

論理と集合の基本1|集合の基礎知識

書籍

https://www.amazon.co.jp/%E9%AB%98%E6%A0%A1%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%9C%E3%83%AB%E3%83%84%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%AE%E5%8E%9F%E7%90%86-%E7%86%B1%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E3%81%A8%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E3%82%92%E7%90%86%E8%A7%A3%E3%81%97%E3%82%88%E3%81%86-%E3%83%96%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9-%E7%AB%B9%E5%86%85%E6%B7%B3-ebook/dp/B00GHHXZBQ

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https://www.amazon.co.jp/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BA%8F%E8%AA%AC-Math%EF%BC%86Science-%E3%81%A1%E3%81%8F%E3%81%BE%E5%AD%A6%E8%8A%B8%E6%96%87%E5%BA%AB-%E5%90%89%E7%94%B0%E6%B4%8B%E4%B8%80-ebook/dp/B06XDMF8KM/

Python list

Python でリストを比較する。 -

要素の追加と連結(appendメソッド, extendメソッド) - リスト - Python入門

Pythonで文字列のリスト(配列)の条件を満たす要素を抽出、置換 | note.nkmk.me

Pythonでリスト(配列)に要素を追加するappend, extend, insert | note.nkmk.me

共同研究と受託研究

大学との共同研究についての注意点

http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu8/011/gijiroku/__icsFiles/afieldfile/2010/06/21/1293998_3_1.pdf

受託研究の取扱いについて:文部科学省

受託研究

産学連携Q&A|信州大学 研究推進部 産学連携ガイド

連携のスタイル|産学連携を知る|信州大学 研究推進部 産学連携ガイド

共同研究について|信州大学 研究推進部 産学連携ガイド

受託研究について|信州大学 研究推進部 産学連携ガイド

パターン認識

ユークリッド距離 - Wikipedia

鉄緑会数学講師のひとりごと:【中3】2直線の平行条件,垂直条件

2直線が垂直に交わる条件

https://www.chart.co.jp/subject/sugaku/suken_tsushin/73/73-5.pdf

はじパタ6章前半

受験で使える点と直線の距離の公式の使い方を解説!証明もバッチリ! | Studyplus(スタディプラス)

https://cs.acp.metro-cit.ac.jp/~yamasho/PDF/CV/B08.pdf

機械学習_k近傍法_理論編 | Developers.IO

高卒でもわかる機械学習 (1) 識別関数の前知識 – 頭の中に思い浮かべた時には

k近傍法とk平均法の違いと詳細.

機械学習_k近傍法_理論編 | Developers.IO

LRU

syorisokudo

0から作るOS開発 ページングその1 ページとPTEとPDE

http://www.aist-nara.ac.jp/~yasumoto/lecture/syspro/os2008-5.pdf

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E7%BD%AE%E6%8F%9B%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0#%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%B3%E3%82%B0