理論解法アーカイブ | Vignette & Clarity（ビネット＆クラリティ）

5-20. ライツアウトを理論的に解く（Pythonコード付）

やること以前、ライツアウトというパズルを遺伝的アルゴリズム（GA）で解きました。 GAでは、５✕５サイズを解くのに十数秒かかっていました。今回はもっと早く確実に解ける理論解...

2023/04/13

Yasuda

数理モデル / 論理

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...

2023/02/10

Yasuda

回帰 / クラス分類数理モデル / 論理

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。一方、体型を評価する数値でいちばん有名なのはBMI（Body Mass In...

2022/08/21

Yasuda

[H] 小ネタ / 検証数理モデル / 論理

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...

2022/07/03

Taniguchi

[H] 小ネタ / 検証数理モデル / 論理

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...

2022/03/22

Taniguchi

[H] 小ネタ / 検証数理モデル / 論理

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...

2022/01/24

Yasuda

[H] 小ネタ / 検証数理モデル / 論理

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...

2021/12/06

Yasuda

[H] 小ネタ / 検証数理モデル / 論理

5-9. 多項式近似や深層学習よりも数理モデルが適している例

やること「Deepでポン」という表現を耳にしました。調べても定義が見つからなかったので私なりに定義してみます（間違っていたらご指摘ください・・・）。「Deepでポン」は「とりあえずD...

2020/09/08

Yasuda

回帰 / クラス分類数理モデル / 論理

5-6. 理論で考えるビリヤードのポジショニング

やることビリヤードでは基本的に小さい数字の的球から順番にポケットしていきます。このとき、次の的球を狙いやすい位置に手球を意図的に誘導するテクニックをポジショニングと言います。例えばこ...

2020/06/17

Yasuda

数理モデル / 論理

5-5. SymPyで３点を通る円を求める

やること問題次の３点を通る円を求めよ。(-100, 20), (100, -20), (120, 150) 紙とペンを出すのが面倒なので、Pythonを使って解いてみま...

2020/06/16

Yasuda

数理モデル / 論理