気を遣い過ぎて感情を出せないかもしれませんが、友達からこそ感情を受け止めてくれるはずですし、あなたも積極的に感情を伝えていくことが大切です。 気の合う友達を作りたいなら、試してほしい方法 友達を作ろう!と張り切ってませんか? 友達は作ろうと思って出来るものではありません。友達を作るには「友達を作ろうと頑張らない」ことが大切なのです。 なんだか矛盾しているように感じますが、本当の友達は、作るものではなく、気付いたら一緒にいる側にいるものなのです。 友達ができるきっかけはさまざま。 クラスが一緒、部活が一緒、家が近所など人によって違います。 いずれにしても、何度か会ううちに「もっと話したいな」「気が合いそう」とお互いが感じ、そこから友達になっていくのです。 気付くと一緒に過ごすようになった、です。 意識して作るものではなく、友達は自然とできるものなのです。気の合わない人と無理に話を合わせて友達になろうと努力しても、一緒にいて本当に楽しめますか? 楽しくないのに遊びの誘いを断り切れずに会い続けても、それは自然の流れに逆らっているだけです。 無理をしない、自然体でいられる。これが一緒にいられる友達の条件です。 もし一緒にいるグループが自分に合わないと感じるなら、合う回数を徐々に減らしてみては?拒絶するのではなく、会えば世間話程度はする仲でとどめておけばいいのです。 この記事の編集者 INTELIVIAでは日々の生活の中から学ぶことを大切にすることで、知識を知恵にプラスする情報を少しづつですが更新しています。 WEB SITE: - 人間関係を向上させる知恵
(旧)ふりーとーく 利用方法&ルール このお部屋の投稿一覧に戻る 長文になります。 中3の娘です。中学入学までは明るく活発でした。運動会の応援団長もやりました。友達も多かったです。なのに、中学では目立つことは嫌がり、友達も合う子がいないと言います。 たまに映画等に出かける友達はいますが、親友ではないそうです。友達と出かけるより、私と出かけたがります。それも心配。中学生って家族より友達といる方が楽しい時期なんじゃないかなぁ。と。 娘は超真面目です。本当に真面目で、3月から休校ですが、ちゃんと学校から出ている時間割どおりにきっちりと15時まで自学をし、15時以降も受験に向けての勉強をしています。 女子が集まってキャッキャするのが嫌。集まると悪口大会になるのが嫌。それと、気を遣いすぎて疲れてしまうそうです。クラスではいちおう、教室移動を一緒にするような友達はいて、部活(運動部)でも仲のいい子はいるようです。が、心は開けない。と言っています。 中学に自分と合う友達がいないから、高校生になったら親友作るんだ~と高校生活を楽しみにしています。 ても、中学でも気の合う子がいなかったのに、高校でできるのか、心配です。来月から学校も始まります。休校中、家にいるのがとても楽しかったそうで、学校が始まるを残念がっています。 見守るしかないけど、心配です。同じようなお子さんいますか? 長々と失礼しました。 このトピックはコメントの受付をしめきりました ルール違反 や不快な投稿と思われる場合にご利用ください。報告に個別回答はできかねます。 私がそうでした。 小学校・中学校の頃の友人、ゼロです。 高校で、やっと友人と呼べる人ができました。 (今でも交流あります) 高校になると、 みんな『選んで』入ってくるので、 地域で別れてた時と違って、 価値観の近い人が見つけやすいんです。 高校を選べないような成績だったりすると、 やばいですが、 そこまで真面目ならば、 ある程度、行く高校選べますよね?多分。 だとすれば、大丈夫かも。 元が明るいならさらに大丈夫。 私、元から根暗でしたし! (笑) また、 高校がダメでも、 その先もありますしね。 年齢が上がるほど、 適当じゃない人間関係が出来上がるので、 ちょっとやそっとじゃ崩れない 友人関係ができるかもしれませんよ。 少なくとも私は、 高校以降の方が人間関係楽チンでした。 周囲の顔色、伺わなくて済んだので。 私もキャッキャするの嫌いで、 シラーーとしてて、 中学ではイジメられたなぁ。 中学は基本的に自分の意思では 選べないものなので、あまり気にしなくていいと思いますよ。 高校や大学、専門学校の方が 圧倒的に友人できやすいと思います。 はーい!私がそうでした!
次!と環境変わった時にやり直したくなる気持ちもわかるし、素が出せずにうまく付き合えなのも仕方ないと思うけど・・ 次に行っても誰とも付き合えない。誰と仲良くなっても素が出せないんじゃないの? 相手の問題じゃなくて。あなたのコミュニケーション能力の方の問題。 まるで人が変われば大丈夫~みたいな言い方だけど、本当にそうでしょうか? 厳しい事書くけどね・・ 友達欲しいわりには、結構人の査定は厳しそうですよね。 自分のコミュニケーションの能力はほっといて・・ せっかく出来た唯一の友達、大事にした方が良いのでは? 高校 クラス 気の合う友達と笑いあいたい・・・ | 家族・友人・人間関係 | 発言小町. トピ内ID: 4432075175 閉じる× まい 2014年11月13日 00:50 私も高校時代は3年間同じクラスでした。 しかも女子高で中学からのエスカレーターだったので、入学時は一人でした。 たまたま前の席だった子と仲良くなり一緒に行動していましたが、あまり気も合わず。 もともときつい顔と人見知りで話しかけるなオーラが出ていたらしく、なかなかなじめませんでした。 でも結局いろいろあって3回グループを変わって、最後はクラス全体と仲良しだったし、3年も一緒にいると最後らへんグループなんてあってないようなものですよ。 徐々に気の合う人で固まって、収まるところに収まります。 全く心配しなくていいです。 ちなみに高校卒業から10年経った現在頻繁に会う仲良しメンバーは一番最初に仲良くなった席が前だった子と高校時代はあまり仲良くなかった子です。 高校時代に3人でいたことなんて一度もありません笑。 今は焦りや不安でわけわかんないことしてしまいがちだけど、どっしり構えとけばその内気の合う人同士が引き寄せられますよ。 まったく心配いりません!!! トピ内ID: 0897718325 さら 2014年11月13日 05:29 今一緒にいる子は駄目で他の子なら素の自分を出して仲良くやっていける、ということですか? トピ内ID: 7607413856 モナ 2014年11月13日 06:39 そっか~、三年間クラス替えがないのね。やっぱり楽しく過ごしたいよね。 疲れるかもしれないけど、無理しない程度に明るく、振る舞おう。 やっぱり明るく楽しそうにしている人って、すてきだもん。それにお友達も、声かけやすいしね。 部活は、やってますか?楽しいですか? 部活に打ち込むのもいいと思うよ。 但し自分が本当に興味ある、やりたい部活に入ること。同じ目的2向かう仲間ってホントに絆が、つよいからね。 おなじ三年間なら笑って過ごして!
質問日時: 2014/01/24 18:26 回答数: 5 件 はじめまして。 中学生女子の者です。 私には、この学校に気の合う友達がいません。 今のクラスでは孤立しているし、前に同じクラスだった子とは時々話しますが、話している途中シーンとなったり、相手もつまらなそうにしています。 家ではギャグ?を言ったりふざけたりしているのですが、友達とだとどうも気を使ってしまい、ありのままの自分を出せずにいます(周りから見たら静かでつまらないと思われてる気がします)。 だから結果的に、ありのままの自分を出せて一緒にいて楽しい!という友達は小学校の時の大親友1人だけです。 周りはお互い気の合う友達がいる気がするのですが…。 なぜなのでしょうか? 学校へ行く気が重いです…。 気の合う友達ができない(素の自分を出せない)のはおかしいですか? ありのままの自分、相手に気を使わないにはどうしたらいいでしょうか? よろしくお願いします(. _. ) No. 2 ベストアンサー 回答者: haltupa 回答日時: 2014/01/24 19:05 すごくわかります。 なぜなら、私もそうだったから・・・・ うわべだけの友達みたいな感じですよね。 修学旅行や遠足など自由行動が多い行事・お弁当を食べなきゃいけない場面に遭遇することにすごくストレスを感じていました。 高校の進学を機に、新たな自分を創ろう! !と思い、皆があまり受験をしない高校を選びました。 家からはかなり遠かったですが・・・・ 最初が肝心なため、人なつこく接してみたり(要は中学の自分とは反対)のキャラで接してみました。 誰も、中学までの私を知らないから、恥ずかしくありません。 たまたまだったのかもしれませんが、楽しい高校生活を送ることが出来、卒業した現在でも、高校の同級生と仲良くやっています。 私の例ですが、何かのきっかけが自分を変えるチャンス・自分が変わらないと相手も変わらないということを踏まえて自分改造に挑戦してみてはどうでしょうか? 大親友が一人いるだけでも私からしたら、すごくうらやましいです。 中学時代の私は、いじめられた経験もありますし、もちろん親友・友達っうものいませんでした。 明るめの服を選んだり、髪型を変えてみたりと気分を上げてやることも大切だと思います。 私でもできたのだから、質問者さんも絶対に大丈夫です。 喜ばしい報告待っています!!
ふりーとーく 利用方法&ルール このお部屋の投稿一覧に戻る 現在35歳で、自分の人生を振り返ると小・中・高校生の頃の友達と疎遠です。 正確に言えば、当時から気が合う人が一人もおらず、大人になってからも連絡を取りたいという人がいないのです。 当時はとりあえず相手に合わせたりして1人にならずなんとなく一緒にいる、 なんとなく一緒に弁当を食べる、なんとなく登下校をする、といった感じでした。 いじめられたこともありません。 「仲良くしたいと思える相手がいない」「私が変なのか」「こんなものか?」「大学へ行ったら違うのか?」と思っていました。 大学。勉強して希望のところへ入りました。一人暮らしでした。 友達がたくさんでき、とても楽しかったです。毎日笑っていました。 結婚式でも小・中・高校生の頃の友達は1人も呼ばず(というか連絡先とか知らないし)、 大学時代の友人を呼びました。 現在。子供が産まれ、ママ友が数人いますが皆いい人達ばかりです。 「高校時代に彼女に出会っていたらもっと楽しくおしゃべりをしたりできたのかなー」とかふと思う人もいます。 これは、私が成長し、自分と合う人を自然と見つけられるようになりコミュニケーションがとれるようになったのでしょうか? 小・中・高校生時代の人たちとはそもそも家庭環境やら価値観が違いすぎて辛かったのでしょうか? 実家はど田舎にあり、小・中学の頃は学校は荒れていました。 3分の1はヤンキーとかやんちゃな子が多く、目を付けられないようにおとなしくしていました。おとなしい女の子とかいましたが合いませんでした。 私立高校へ進みました。周りはお嬢様が多くておっとりした子ばかりでした。 でも気の合う人はほとんどいなかったです。学校が終わるとどっと疲れていました。 「大学へ行けばきっと楽しい」と思い込み、勉強していました。 私のように小・中・高校時代は友達がいないけど 今はいて楽しくやっている人いらっしゃいますか? そもそも小・中・高校時代の友達と一生付き合える人ってどのくらいいるのでしょうか? ちなみに私の性格は温厚・ちょっと計算高い・毒舌・嘘はつかない、こんな感じです。 ルール違反 や不快な投稿と思われる場合にご利用ください。報告に個別回答はできかねます。 小中高、いません!! 高校の子とは少しの間復活しかけましたが、すぐまた 連絡しなくなりました。何故かしつこく年賀状送ってくる 子が1人います。なんなんだろう。 大学の子とは年に3回くらい会っていましたが、コロナ禍 になり会わなくなりました。お互いの誕生日や年始に LINEする程度。もう一生会わないのかなぁ。 夫は小さい頃からの友人がいますね。未だに地元へ 戻ると飲み会したりしてました。コロナ禍前ですが。 何があっても揺るがない友人関係という感じで羨ましい です。 50半ばです。 私もわざわざ会ったり、連絡(電話やLINE)をするような、小中高校の友人はいません。 地元に帰っても、当然会うような友達はいません。 保育の専門学校も行きましたが、そこでも。 学生時代は友人もいて、その時はその時で楽しかったです。 でも、今はママ友から友人になった方がいます。 今、その方々と散歩するのが楽しいです。 今の友人の方が、子どもの年齢も同じだし町内だしで、居心地がいいです。 私の場合ですが、小中の友人は今は全く付き合いありません。 結婚式は、高校、大学の友人をよびました。 中学仲良かった子がいましたが、高校離れたら疎遠になりました。 中学までって、友人といっても、うっすらしてませんか?
とにかくまずはいい笑顔、近寄ってきやすい雰囲気作りですね‼ (※編集注:4月に取材を行ったための回答です) 信頼の鍵は 相手を想像すること!
娘さんの学力にあった偏差値の高い学校に行けば大丈夫だと思います。 近いからと偏差値の低い所を選んではダメです(私です) 高校はさらに濃くなるから… 高校は似た様な子が集まってきますから 恐らく楽しく過ごせる気がします。 とは言え本人次第だとは思いますが。 親友いなくても全然平気だと思います。 気負わなくて自然にしてれば楽しい友達できると思います!
今回は、クロスバリデーションという手法でモデルの妥当性を検証しました。 学習したデータに対してとても良い精度を出すモデルであっても、予測が必要な新たなデータに対する精度が非常に低い、いわゆる「 過学習 」という状態になることが良くあります。こうならないように、汎用的に良い精度になるモデルを作成するためには、妥当性の検証が必要になります。 その1手法であるクロスバリデーションに挑戦しました。 今回も Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机] の第4章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 今回は、Jupyter notebookを使って実行を行いました。 Jupyter notebookについては、以下もご参照ください。 では、振り返っていきたいと思います。 クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する 1. クロスバリデーションとは クロスバリデーションとは、日本語では「交差検証」とも呼ばれます。 この手法は、データを複数のグループに分割して、学習用データと、検証用データを入れ替えていくことで少ないデータでもモデルの妥当性を評価することができる検証法になります。 例:4つのグループに分割する場合 A~Dの4つのグループにデータを分ける。 ABCを学習用データ、Dを検証法データとして精度1を求める。 ABDを学習用データ、Cを検証法データとして精度2を求める。 ACDを学習用データ、Bを検証法データとして精度3を求める。 BCD を学習用データ、Aを検証法データとして精度4を求める。 精度1~4を平均してこのモデルを評価する。 図1. G検定実践トレーニング – zero to one. クロスバリデーション概要図 2. 全体像 コード全体は以下の通りで、Jupyter Notebook上で実行しました。 from sklearn import svm, datasets from del_selection import cross_val_score X, y = datasets. load_iris(return_X_y= True) print ( '全データ:',, ) clf = (kernel= 'linear', C= 1) scores = cross_val_score(clf, X, y, cv= 5) print ( "各正解率=", scores) print ( "正解率=", ()) では、コードを順番に見ていきます。 3.
話題の AI の資格 「G検定」 を、IT エンジニアやデータ分析職ではなく 営業職で取得 された畑さんに、気になる試験の難易度や対策の内容や、オススメの参考書・問題集など、勉強方法をインタビューしました! お話を伺った方 畑 友里菜 さん 株式会社SEプラス e&TS Division チーフ 自己紹介 -今日はよろしくお願いします! -早速ですが、畑さんは普段はどのようなお仕事をされているのですか? -そのポジションでどれぐらい経験されているのでしょうか? G検定 と、取得したメリットは? -では、改めて、取得されたのはどのような資格ですか? 参考リンク: 人材育成 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association -研修の企画や提案でそこまで知識がなくても OK な気がしますが、なぜ、取得しようと思ったのですか? -興味があっても勉強はしないケースが多いので、すごいですね。 ちなみに、取得されて何か変わったことはありますか? 合格ラインに数学の知識はどこまで必要? -勉強する前の知識はどの程度あったのですか? -なるほど。興味があるけど、特に専門的な知識を持っていた訳ではないのですね。 この G検定 では数学の知識も必要になりますが、試験はどれぐらいのレベルだったのですか? 数学 B 参考リンク:高等学校学習指導要領解説 数学編 p. 45 数学 C 参考リンク:高等学校学習指導要領解説 数学編 p. 52 -そう伺うと、ちょっと難易度が高そうに聞こえますね ろくに勉強しないと合格しなかった1回目 -いよいよ対策について伺いたいのですが、最初どのような学習計画をたてたのですか? - 1 回受験されているんですね! クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話. そのときはどんな勉強をされたのですか? -試験中に検索してよいとは珍しい!! たしかにサボってしまいそうですね。 そこで、1 回目の失敗で 2 回目はどのように? -どれぐらいの時間、勉強されたのですか? -社会人の場合、勉強する日を確保するのが難しいと思いますが、何かコツはありますか? -とてもユニークなモチベーションの高め方ですね!! 役に立ったのは推薦図書と松尾豊先生のYoutube!? -では、勉強していて役に立った勉強法やツールはどのようなものですか? -推薦図書は本当に推しなんですね。テキスト以外ではどのようなものを使ったのですか?
アヤメのデータを読み込む scikit-learnには、分類や、回帰などの 機械学習 のサンプルデータとして、色々なデータが用意されています。 その中で、今回は、アヤメ(iris)のデータを使って品種を分類を実施します。 datasetsをimportしておいて、load_iris()メソッドを使う事で、データを取得できます。引数に、return_X_y=Trueを渡す事で、予測に使うデータと(説明変数X)と、分類のラベル(目的変数y)が取得できます。 X, y = datasets. load_iris(return_X_y= True) print ( '全データ:',, ) 4. モデルを定義する 以前も利用した、scikit-learnからインポートした svm ( サポートベクターマシン )のモジュールから、 SVC (Support Vector Classification)のクラスを呼び出して、 サポートベクターマシン を使った分類ができるモデルの実体を作ります。 ただし、今回は「kernel='liner'」を指定し、線形に分離します。また、「C=1」は、誤分類の許容度を表して、小さければ小さいほど誤分類を許容します。 5. クロスバリデーションを行う del_selectionモジュールの、cross_val_score()メソッドを使って、クロスバリデーションを行ってモデルの評価を行います。 これまでと違って、学習用データを使って学習(fit())を行い、検証データから予測(predict())を行ってから、精度( accuracy_score())などを求めるのではなく、一気に学習、検証、精度計算まで実施できます。 scores = cross_val_score(clf, X, y, cv= 5) print ( "各正解率=", scores) print ( "正解率=", ()) 6. Jupyter Notebook上で実行してみる 先ほど作成したファイルをJupyter Notebook上で実行してみます。 以下の通り、クロスバリデーションを実施して、このモデルの精度が測定できました。 図2. クロスバリデーション実行結果 正解率は、98%となり、前回単純に作成したSVMモデルの93%より精度が上がりました。前回の実施内容は以下の通りです。 次回は、グリッドサーチを使った、ハイパーパラメータのチューニングを行っていきたいと思います。 今後も、 Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机] で、スクレイピングと機械学習開発に取り組んでいきたいと思います。 【過去記事】 2019年8月31日(土)にE資格を受験して、合格しました!