12/9(月) 応用科学学会シンポジウムで自動運転に関する講演を担当します☆彡(試乗会もあります!来て!)

[B] 数理モデル / 数値計算

回帰 / クラス分類

1-9. XGboostとランダムフォレストの練習(訓練データ生成、One-Hotエンコーディング、回帰学習)

やること 機械学習による回帰の備忘録です。 正解モデルを定義訓練データを生成回帰学習(XGboost / ランダムフォレスト)推定精度の確認 一連の流れを残しておきます。訓練データ...
[H] 小ネタ / 検証

5-19. 最速降下曲線(サイクロイド)の坂よりも速い坂

はじめに ボールを始点からより低い高さにある終点まで転がして移動させるとき、どんな坂を使うと速いのか。ただし摩擦や空気抵抗はないものとする。摩擦がないため正確には「転がす」ではなく「重力に従っ...
[H] 小ネタ / 検証

5-18. ランチパックは分割するほどコストを削減できる

はじめに 山崎製パンは2023年1月1日出荷分から「薄皮シリーズ」の内容量削減(5個→4個)と「ランチパック」の一部の値上げを発表しました。 ランチパックは以前から2部屋タイプが...
[H] 小ネタ / 検証

5-17. 身長-体重=110の「スペ110理論」はなぜ成立するか?

概要 「身長-体重=110が標準体型」というスペ110理論があります。この「身長-体重」をスペック値と呼ぶそうです。 しかし、私たちが体型を評価する指標として習ったのはBMI(Body ...
[H] 小ネタ / 検証

5-16. TF-IDFでポケモンの分類を再定義してみた(ヤドランは”シェルダーポケモン”)

概要 TF-IDFは文書内の各単語の重要度を表す指標で、前回はその計算方法を詳しく見ていきました。 今回はポケモン図鑑の説明文を用いて、各ポケモンの特徴的な単語を調べてみます...
[H] 小ネタ / 検証

5-15. テキストの特徴を表すTF-IDFとは何か?(東大寺の大仏 vs 高徳院の大仏)

概要 TF-IDFは文書内の各単語の重要度を表す指標で、文書の特徴を掴む手助けになります。自然言語処理や機械学習の前処理として使われることがあります。 ざっくりというと、TF-IDFは文...
[H] 小ネタ / 検証

5-14. ジェンダーギャップ指数を偏差値で再計算すると日本は何位なのか?

やること 最近、ジェンダーギャップ指数という単語をよく聞くようになりました。スイスの世界経済フォーラム(World Economic Forum : WEF)が毎年公表しており、各国の男女格差...
[H] 小ネタ / 検証

5-13. 秘伝のタレと指数平滑法の話

やること 「250年継ぎ足した秘伝のタレ」に過去のタレ成分がどれくらい残っているか計算したテレビ番組がありました。 TBS『この差って何ですか?』2019年8月13日放送回 30L...
数理モデル / 論理

29-3. 論理プログラミング言語「Prolog」(その3:グラコロバーガーの合成で学ぶ探索の基本形)

概要 前回まではPrologをPythonで再現しながら学んでいましたが、早くもPythonでの再現を諦めました。今回はPrologで探索を学びます。 参考文献 ...
数理モデル / 論理

29-2. 論理プログラミング言語「Prolog」(その2:ルールをPythonで再現してみた)

概要 PrologをPythonで再現しながら学んでいきます。内容もプログラムも前回の続きです。 参考文献 こちらの参考書の例題を踏襲しています。Ivan Bratko...
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