【伝説的名作】銀河鉄道の夜 [ファミリー]
コニカミノルタプラネタリウム | 満天inサンシャインシティ
https://planetarium.konicaminolta.jp/manten/
久々に、プラネタリウムを観てきました。
個人的には、一番好きなプラネタリウムがこの「銀河鉄道の夜」です。
前回、池袋に観に行ったのがこちら。
満天の芝シート
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2018-07-15
2018年7月ということで、1年以上前なんですね。
芝シートを予約したのですが、長男が高熱をだしてしまい、長女と二人で観に行きました。
今回、長男が是非観たいということで、リベンジしてきました。
その間、一番下の息子は隣の水族館でクリスマスにデコレーションされた水族館を観ていました。
犬とか猫とか小動物は好きだけど、魚ってどういう反応するかな?と思っていたら意外と気に入っていて、「あ~」とか「う~」とか何か言葉を発しながら楽しんでいました。w
今度は動物園とかに連れて行ってあげたいです。
https://planetarium.konicaminolta.jp/manten/
久々に、プラネタリウムを観てきました。
個人的には、一番好きなプラネタリウムがこの「銀河鉄道の夜」です。
前回、池袋に観に行ったのがこちら。
満天の芝シート
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2018-07-15
2018年7月ということで、1年以上前なんですね。
芝シートを予約したのですが、長男が高熱をだしてしまい、長女と二人で観に行きました。
今回、長男が是非観たいということで、リベンジしてきました。
その間、一番下の息子は隣の水族館でクリスマスにデコレーションされた水族館を観ていました。
犬とか猫とか小動物は好きだけど、魚ってどういう反応するかな?と思っていたら意外と気に入っていて、「あ~」とか「う~」とか何か言葉を発しながら楽しんでいました。w
今度は動物園とかに連れて行ってあげたいです。
【モンスト】メルエム(獣神化)、運極達成 [ゲーム]
元々コラボ第一弾の時にメルエムの運極は達成していたので、コラボ第二弾では「超究極」のクエストをクリアすればOKでしたが、せっかくなので、第一段でも運極作って2体にしておきました。
メルエムを獣神化するには、ADWの編成を1体以下にしてクリアするというミッションをクリアしないと駄目なのですが、慣れるまではなかなか難しい。
今回は時間があまりなくて、
わくわくの実を厳選していないとか(そもそも1個しかつけていなかったりw)、
紋章もつけていなかったり。。。
圧倒的にクリアが難しそうだったら、実を厳選したり、紋章を付け替えたりするのですが、今回のミッション(超究極)はそれほど難しい印象ではなかったので、とりあえず2,3日頑張ってみようかなって思ったら、難なくクリアできました。
メルエム(獣神化)のミッションクリアパーティー
【挑戦したパーティー構成】
(1回目クリアPT)
半蔵(獣神化)
曹操(進化)
半蔵(獣神化)
ジン(獣神化)
(2回目クリアPT)
半蔵(獣神化)
半蔵(獣神化)
半蔵(獣神化)
ジン(獣神化)
ADWの編成を1体以下ってかなり難しいのでは?と思っていましたが、やってみると意外とやれますね。
丁寧に回復して攻撃が通るようにしておくのと、メルエムの強い攻撃が来る前の準備を意識していれば、100%とは言えませんが、負けない気がします。
攻略サイトによったら半蔵の評価が低くて、他のキャラを推奨している例がありますが、個人的には半蔵の無敵SSってかなり有効!だと思いました。
メルエムを獣神化するには、ADWの編成を1体以下にしてクリアするというミッションをクリアしないと駄目なのですが、慣れるまではなかなか難しい。
今回は時間があまりなくて、
わくわくの実を厳選していないとか(そもそも1個しかつけていなかったりw)、
紋章もつけていなかったり。。。
圧倒的にクリアが難しそうだったら、実を厳選したり、紋章を付け替えたりするのですが、今回のミッション(超究極)はそれほど難しい印象ではなかったので、とりあえず2,3日頑張ってみようかなって思ったら、難なくクリアできました。
メルエム(獣神化)のミッションクリアパーティー
【挑戦したパーティー構成】
(1回目クリアPT)
半蔵(獣神化)
曹操(進化)
半蔵(獣神化)
ジン(獣神化)
(2回目クリアPT)
半蔵(獣神化)
半蔵(獣神化)
半蔵(獣神化)
ジン(獣神化)
ADWの編成を1体以下ってかなり難しいのでは?と思っていましたが、やってみると意外とやれますね。
丁寧に回復して攻撃が通るようにしておくのと、メルエムの強い攻撃が来る前の準備を意識していれば、100%とは言えませんが、負けない気がします。
攻略サイトによったら半蔵の評価が低くて、他のキャラを推奨している例がありますが、個人的には半蔵の無敵SSってかなり有効!だと思いました。
ロジスティック回帰モデルのCalibration(キャリブレーション) [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど!と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
モデルの比較する際にAICなりAUCなりの検証方法があります。
ロジスティック回帰モデルのCalibration(キャリブレーション)をするにはどうすれば良いか?
【回答】
Calibration(キャリブレーション)とは・・・
モデルの予測値と実際の値をプロットしてどれだけ一致しているかを検証する方法のことです。
予測値と実際の予測値といってもロジスティック回帰モデルの場合、
モデルの予測値 → 0から1の間の確率
実際の値 → 0 or 1のバイナリ
となっていて、そのままプロットしてもよくわかりません。
では、具体的にはどうすれば良いか?といえば、予測した確率を小さい順から大きい順に並べます。
並べ方は大きい順から小さい順でも問題ありません。
次に、10等分なり20等分します。
何等分すれば良いかは、サンプルサイズとの兼ね合いなので、一概には言えませんが、仮に10等分するとします。
そして、各区分ごとに平均値を集計していきます。
モデルの予測値 → 「0から1の間の確率」の平均値
実際の値 → 「0 or 1のバイナリ」の平均値
仮にモデルの精度が良い場合、モデルの予測値の平均が0.3となっていた場合
そこに100人集まると、100人中30人が1となることを意味しています。
このようにビン(10等分)に区切って予測値や実測値を集計することで、
「モデルの予測値と実際の値をプロットしてどれだけ一致しているかを検証する」
ことができました。
# 統計ソフトRを使う場合
# 通常のロジスティック回帰モデルの場合
model1 <- glm(y~x1+x2+x3, family=binomial, data=df)
summary(m.x123)
# キャリブレーションプロットを書く場合
library(rms)
model2 <- lrm(y~x1+x2+x3, data=df, x=TRUE, y=TRUE)
cali <- calibrate(model2, method="boot", B=300, predy=seq(.01,.99,length=100))
plot(cali)
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
モデルの比較する際にAICなりAUCなりの検証方法があります。
ロジスティック回帰モデルのCalibration(キャリブレーション)をするにはどうすれば良いか?
【回答】
Calibration(キャリブレーション)とは・・・
モデルの予測値と実際の値をプロットしてどれだけ一致しているかを検証する方法のことです。
予測値と実際の予測値といってもロジスティック回帰モデルの場合、
モデルの予測値 → 0から1の間の確率
実際の値 → 0 or 1のバイナリ
となっていて、そのままプロットしてもよくわかりません。
では、具体的にはどうすれば良いか?といえば、予測した確率を小さい順から大きい順に並べます。
並べ方は大きい順から小さい順でも問題ありません。
次に、10等分なり20等分します。
何等分すれば良いかは、サンプルサイズとの兼ね合いなので、一概には言えませんが、仮に10等分するとします。
そして、各区分ごとに平均値を集計していきます。
モデルの予測値 → 「0から1の間の確率」の平均値
実際の値 → 「0 or 1のバイナリ」の平均値
仮にモデルの精度が良い場合、モデルの予測値の平均が0.3となっていた場合
そこに100人集まると、100人中30人が1となることを意味しています。
このようにビン(10等分)に区切って予測値や実測値を集計することで、
「モデルの予測値と実際の値をプロットしてどれだけ一致しているかを検証する」
ことができました。
# 統計ソフトRを使う場合
# 通常のロジスティック回帰モデルの場合
model1 <- glm(y~x1+x2+x3, family=binomial, data=df)
summary(m.x123)
# キャリブレーションプロットを書く場合
library(rms)
model2 <- lrm(y~x1+x2+x3, data=df, x=TRUE, y=TRUE)
cali <- calibrate(model2, method="boot", B=300, predy=seq(.01,.99,length=100))
plot(cali)
Tobit Model(トービットモデル) [データサイエンス、統計モデル]
今やっている分析で不明な点があったので、大学の先生のところに相談に行きました。
やりたいこと(作りたい統計モデル)は、
「ある期間の購入金額を予測したい。」
です。
複数回購入している人はその合計値をyとします。
一方で、一度も購入していない人(購入回数が0回の人)は、yは0となります。
まず考えたことは、0回か1回以上かをロジスティック回帰モデルで予測する。
1回以上購入した人は、重回帰モデルを適用する。
というやり方。
先生に上記やり方で良いかを相談したところ、
「打ち切りデータを表現するためのモデルとしてTobit Model(トービットモデル)」
があるとのことでした。
打ち切りデータというのは、生存時間分析などでも出てきますが、今回のケースは
ロジットモデルの効用関数的なものとして
y* = b0 + b1 * x1 + … bi * xi + ε
を考えます。
実際の y の値として
y≧0の場合、y*
y<0の場合、0
となります。
RにもTobit Modelができる関数が用意されているので、簡単に実装できそうです。
やりたいこと(作りたい統計モデル)は、
「ある期間の購入金額を予測したい。」
です。
複数回購入している人はその合計値をyとします。
一方で、一度も購入していない人(購入回数が0回の人)は、yは0となります。
まず考えたことは、0回か1回以上かをロジスティック回帰モデルで予測する。
1回以上購入した人は、重回帰モデルを適用する。
というやり方。
先生に上記やり方で良いかを相談したところ、
「打ち切りデータを表現するためのモデルとしてTobit Model(トービットモデル)」
があるとのことでした。
打ち切りデータというのは、生存時間分析などでも出てきますが、今回のケースは
ロジットモデルの効用関数的なものとして
y* = b0 + b1 * x1 + … bi * xi + ε
を考えます。
実際の y の値として
y≧0の場合、y*
y<0の場合、0
となります。
RにもTobit Modelができる関数が用意されているので、簡単に実装できそうです。
日本の読解力が低下、OECD調査で15位 [時事 / ニュース]
テレビでやっていて、ほ~っと思ったこと。
よくある誤解
漫画、スマートフォン、ゲームのやりすぎが原因では?
→ 読解力低下
コメンテーターの意見
データを見ていると、漫画でも読んでいる人は読解力が悪くない。
出来る人~中間くらいの学力(読解力)は変わっていない。
貧困により、読解力が低下しているのでは?
なるほどな、と思いました。
安易になんでも「漫画、スマートフォン、ゲーム」が悪いと結び付けがちですが、
きちんと過去のデータなりを比較しないと、そうは言えないですからね。
よくある誤解
漫画、スマートフォン、ゲームのやりすぎが原因では?
→ 読解力低下
コメンテーターの意見
データを見ていると、漫画でも読んでいる人は読解力が悪くない。
出来る人~中間くらいの学力(読解力)は変わっていない。
貧困により、読解力が低下しているのでは?
なるほどな、と思いました。
安易になんでも「漫画、スマートフォン、ゲーム」が悪いと結び付けがちですが、
きちんと過去のデータなりを比較しないと、そうは言えないですからね。
【将棋】羽生さんがついにインスタを始める!!! [将棋]
https://www.instagram.com/shogi_danshi/
自分もインスタをしようかどうか、迷いつつ何もしてきませんでしたが、羽生さんがインスタを始めるとなると、ほっておくわけにはいかないですね。w
さっそくフォローしておきました♪
羽生善治の日常の写真などを少しづつ発信。本人のことを代筆で書きます。よろしくお願い申し上げます。
自分もインスタをしようかどうか、迷いつつ何もしてきませんでしたが、羽生さんがインスタを始めるとなると、ほっておくわけにはいかないですね。w
さっそくフォローしておきました♪
【ポケモンGo】モンジャラそっくりな次男 [ファミリー]
生まれてから髪を切ったことがなかったのだが、約1年半になるので、そろそろ美容院に行って来ました。
赤ちゃん筆も作りました♪
髪を切る前と切った後の写真。
髪を切る前は、ポケモンに出てくるモンジャラみたいな姿になっています。w
赤ちゃん筆も作りました♪
髪を切る前と切った後の写真。
髪を切る前は、ポケモンに出てくるモンジャラみたいな姿になっています。w
ららぽーとTOKYO-BAY(船橋) [ファミリー]
船橋にあるららぽーとに行ってきました。
船橋だけど、TOKYO-BAYって名前を付けているのがややこしい。。。
東京ディズニーランドみたいなものですかね。
「東京ドイツ村」も「千葉」ですよね。w
さてさて、ららぽーと船橋にはアメリカで使っているバスのレプリカがありました。
なんか懐かしい気もします。
船橋だけど、TOKYO-BAYって名前を付けているのがややこしい。。。
東京ディズニーランドみたいなものですかね。
「東京ドイツ村」も「千葉」ですよね。w
さてさて、ららぽーと船橋にはアメリカで使っているバスのレプリカがありました。
なんか懐かしい気もします。
【北海道スキー:ルスツ】準備編~スキー板を購入する [【旅行】北海道]
今年もスキーに行く予定なのですが、ウェアとかブーツとかチェックしていると、微妙に小さくなっている気がします。
そこで、長男と長女を連れてビクトリアにお買い物に行きました。
ブーツの成長を見ていると、子供の成長を感じます。
今回、追加で購入となったのが、スキーの板。
そういえば小学校に上がるか上がらないかくらいに買ったのですが、いつの間にか身長が伸びて肩より下くらいになっていました。
本当は目線くらいが良いらしい。
15cm~20cmくらい想定より短い板だったので、ここで買い替えることにしました。
長女の板は来年に買い替えかなぁ。。。
そこで、長男と長女を連れてビクトリアにお買い物に行きました。
ブーツの成長を見ていると、子供の成長を感じます。
今回、追加で購入となったのが、スキーの板。
そういえば小学校に上がるか上がらないかくらいに買ったのですが、いつの間にか身長が伸びて肩より下くらいになっていました。
本当は目線くらいが良いらしい。
15cm~20cmくらい想定より短い板だったので、ここで買い替えることにしました。
長女の板は来年に買い替えかなぁ。。。
スタジオアリスのアプリで撮影した写真をダウンロード [ファミリー]
基本的にはスタジオアリスで購入した写真の元データは1年後からダウンロードできるようです。
けっこう先だなと思っていたのですが、スタジオアリスのアプリをダウンロードすることで、1年経たなくても2枚だけダウンロードできました。
やはり元データって色々使えて便利ですよね。
年賀状とか。
けっこう先だなと思っていたのですが、スタジオアリスのアプリをダウンロードすることで、1年経たなくても2枚だけダウンロードできました。
やはり元データって色々使えて便利ですよね。
年賀状とか。
コストコ、オンライン通販開始 [よもやま日記]
これは便利!
全ての商品が購入できるわけではないけど、わざわざコストコまで行かなくていい。
東京からだと、幕張とか川崎が近いのですが、どちらも途中ものすごく渋滞する。
片道1時間くらいかかるので、なかなかコストコまで買いに行くのも面倒。
Homepage | Costco Japan
https://www.costco.co.jp/
全ての商品が購入できるわけではないけど、わざわざコストコまで行かなくていい。
東京からだと、幕張とか川崎が近いのですが、どちらも途中ものすごく渋滞する。
片道1時間くらいかかるので、なかなかコストコまで買いに行くのも面倒。
Homepage | Costco Japan
https://www.costco.co.jp/
2019年今年の漢字は「令」 [時事 / ニュース]
2019年今年の漢字は「令」
まぁ、これしかないかな…という印象。w
今年は災害が多かったけど、そういう感じを今年の漢字にするよりかは、明るい未来を感じるような漢字にした方が良いと思う。
なんだかんだと、もう師走ですね。
あと少し今年も健康で仕事を頑張りたいものです。
まぁ、これしかないかな…という印象。w
今年は災害が多かったけど、そういう感じを今年の漢字にするよりかは、明るい未来を感じるような漢字にした方が良いと思う。
なんだかんだと、もう師走ですね。
あと少し今年も健康で仕事を頑張りたいものです。
そこまでしてリボを使わせるのが良いか? [マネー]
クレジットカード会社にしてみれば、手数料売り上げというのがメインの収益になるわけですが、通常のショッピング利用だと手数料は少ないです。
リボ払いとかキャッシング利用だと「利息」という形でかなりの手数料を取ることが出来ます。
そこで、クレジットカード会社は、あの手この手を使って(美味しそうなキャンペーン)を使ってリボ払いに誘導しようとします。
実際のところは、リボ払いをするカスタマはリスクが高いので、デフォルトのリスクとかを考えたら本当にそれに誘導するのが良いかどうかは別問題。
しっかりと、ショッピング利用でメインに使ってもらうようになる方が個人的には良い気がします。
さて、ヤフーカードというものがありまして・・・
https://card.yahoo.co.jp/service/loan/revo/after.html
名称が
後リボ → これだけスキップリボ
自動リボ → まるごろフラットリボ
に変更になりました。w
リボという字を文字数を多くして、目立たなくしているように思えます。
なんだか、姑息な手段だなという印象。
完全に企業目線すぎるところが笑えてきますが。。。
自分もヤフーカードを持っていましたが、こういうことをする企業なんだなって思ってしまうと、即解約に走ってしまいます。
リボ払いとかキャッシング利用だと「利息」という形でかなりの手数料を取ることが出来ます。
そこで、クレジットカード会社は、あの手この手を使って(美味しそうなキャンペーン)を使ってリボ払いに誘導しようとします。
実際のところは、リボ払いをするカスタマはリスクが高いので、デフォルトのリスクとかを考えたら本当にそれに誘導するのが良いかどうかは別問題。
しっかりと、ショッピング利用でメインに使ってもらうようになる方が個人的には良い気がします。
さて、ヤフーカードというものがありまして・・・
https://card.yahoo.co.jp/service/loan/revo/after.html
名称が
後リボ → これだけスキップリボ
自動リボ → まるごろフラットリボ
に変更になりました。w
リボという字を文字数を多くして、目立たなくしているように思えます。
なんだか、姑息な手段だなという印象。
完全に企業目線すぎるところが笑えてきますが。。。
自分もヤフーカードを持っていましたが、こういうことをする企業なんだなって思ってしまうと、即解約に走ってしまいます。
小学校の音楽会 2019 [ファミリー]
今日は、小学校の音楽会でした。
長男と長女が、それぞれの個性を出して演奏している姿をみると、成長したな~って思います。
劇、作品展、音楽会を繰り返すので、長男の音楽会は今年で最後。
ちょっと寂しい気がしました。
長男と長女が、それぞれの個性を出して演奏している姿をみると、成長したな~って思います。
劇、作品展、音楽会を繰り返すので、長男の音楽会は今年で最後。
ちょっと寂しい気がしました。
ヒルトン東京ベイ、フォレストガーデンのアジアンランチビュッフェ [グルメ / クッキング]
いつもは「ヒルトン東京ベイ」にあるラウンジ・オーのデザートビュッフェを利用することが多いのですが、今日は、フォレストガーデンのアジアンランチビュッフェに行って来ました。
ヒルトンの食事は間違いなく美味しいですね。
カレーから飲茶から最後のデザートまで楽しめました。
また、再訪したいと思います。
ヒルトンの食事は間違いなく美味しいですね。
カレーから飲茶から最後のデザートまで楽しめました。
また、再訪したいと思います。
浦安市運動公園には岡本太郎の作品がいっぱい [ファミリー]
ディズニーシーの近くに浦安市運動公園があります。
近くを通ることが多く、何度か遊んだことがありました。
ヒルトン東京ベイの帰りに「浦安市運動公園」に寄りましたが、そこで「躍動の門」と「五大陸」を見つけました。
岡本太郎の作品は、ちょっと不思議で何かひきつけられる力を感じます。
そして、その作品が岡本太郎のものだと知った時、「あ~やっぱりな」と思えるブランド力を持っているのも岡本太郎ならではかもしれません。
「五大陸」で遊ぶ長男。
近くを通ることが多く、何度か遊んだことがありました。
ヒルトン東京ベイの帰りに「浦安市運動公園」に寄りましたが、そこで「躍動の門」と「五大陸」を見つけました。
岡本太郎の作品は、ちょっと不思議で何かひきつけられる力を感じます。
そして、その作品が岡本太郎のものだと知った時、「あ~やっぱりな」と思えるブランド力を持っているのも岡本太郎ならではかもしれません。
「五大陸」で遊ぶ長男。