未分類 更新日: 2020年5月25日 ロングフリーズ デッドオアアライブ5 のロングフリーズの確率や詳細についてまとめました。当選時はBIGとARTのロング継続に期待出来る非常に大きな恩恵有り!? フリーズ確率 設定 フリーズ出現率 設定1〜3 1/64528 設定4 1/62602 設定5 1/60787 設定6 1/59075 通常時のBIG当選時はフリーズの発生抽選が行われる。 BIG当選契機 フリーズ発生率 3つ揃い役以外 0. 8% 3つ揃い役時 25. 0% 基本的にはBIG当選時の0. デッドオアアライブ5【パチスロ】フリーズ確率・恩恵には期待してよし. 8%でフリーズが発生するが、3つ揃い役成立時はフリーズ発生率が優遇!3つ揃い役が出現した際は次ゲームのレバーONが激アツ! なお、フリーズを伴わない3つ揃い役時の恩恵は「BIG+真霧幻JAC」。 フリーズの恩恵 恩恵 BIG PAHSE-4 真霧幻JAC まずはBIGボーナスを消化。終了後はJAC上乗せ特化ゾーンの上位版である「PAHSE-4」。更に平均200Gの継続に期待が持てる「真霧幻JAC」の獲得も確定しているという至れり尽くせりの状態。 BIGが約220枚、ART200Gが約340枚ほど。これに「PAHSE-4」の上乗せJAC分とART消化中の上乗せも加わり、「真霧幻JAC」消化中はCZにも当選しやすいという特徴がある事も考慮すると最低でも1000枚以上は出て欲しい所。 フリーズ動画 時間 14:35 実際にフリーズを引いた際の動画がyoutubeにアップされています。(画質悪め) 以上、デッドオアアライブ5のフリーズの確率や恩恵についてのまとめでした。 - 未分類
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(`・ω・´)シャキーン 攻撃時の継続率は50%・70%・90%の3段階あります。 おそらく 最高継続の90% (振り分け3. 1%)を引いたようですね♪ このフェイズだけで150G以上乗せました。(´∀`*) その後6セット目まで継続すると、 ディーバの強攻撃でピンチ! しかし次のGでスイカを引いて・・・ 反撃&キリン柄プッシュボタン! 100G上乗せ + ボーナス!! デッドオアアライブ5｜フリーズ確率や契機が判明！恩恵の詳細なども - スロット・パチンコ解析マニア. このボーナス中には BE揃い3回 で、 小夜フェイズを3個ストック! ストックがあれば 小夜の攻撃が確定=継続確定 です。 ちなみに4・9・14・19連目の継続時にはバトルストーリーが始まって、小夜フェーズのストックを1個もらえます。 その後、8セット目で突入時に引いたチェリーでもボーナス当選。 これはG数上乗せでなく、小夜フェーズをストックしました。 13セット目突入時に赤背景♪ これは継続確定っぽいですが、高継続も示唆しているかもしれないですね。 最終的に・・・ 14セットでトータル560Gの上乗せ! これで残りG数が820Gまで戻りましたwww この後は2回ほど女王血戦当選するも+30Gと+10G 平均60Gなんで大半はこんなもんなんでしょう。 ARTが残り300Gになったところでボーナスから女王血戦。 これが再び伸びて・・・ 13セットで300G乗せ♪ からの復活!!! ここからもまだまだ継続して、 ついに20セット♪(・∀・) 23セット目でディーヴァフェーズが選択されるとムービーが流れて・・・ エンディング達成 (´;ω;`)ブワッ 女王血戦は20セット以上でエンディングが確定します。 それ以降はディーバが選択されてもバトルがスタートすれば継続確定っぽい? 完全な北斗パターンですね。(・∀・) とにかくこれでまた 440Gの大量上乗せ♪ 最初の14セットよりセット数は伸びたのに上乗せは少ないです。 女王血戦は途中の展開次第で上乗せG数はかなり上下しそう。 なにはともあれ、これで再び残りARTが750Gに。 しばらく後に、 80%でボーナス♪ これで女王血戦にも突入して6セット150Gの上乗せ。 残り800Gにwww この後は大きい上乗せはないもののボーナスを引いたり、女王血戦でちょこちょこ乗せて伸ばします。 0%でボーナスもありました♪ 確定かな? 最後に後乗せが40Gだけ出てきて、 ギリギリ7000枚に届かず終了。 と思ったらCZで引き戻しwww 無事に7000枚オーバー♪ さらにもう一度CZで引き戻して、 最終的に7119枚の大爆発でした。 (´∀`*)ノ 【結果】 +124661 1000Gスタートでしたが最初の500Gは全然乗せず。 2000枚以下もありそうな展開でしたが、 女王血戦での2度の爆乗せ のおかげで予想外の大爆発となりました。 実はボーナスを12回も引いています。 1/300くらいで引いているので、設定6以上の確率です。 絶対1だけどwww 女王血戦は計9回で平均150Gくらい乗せました。 女王血戦自体にも継続率があるので、2回の爆乗せは 最高継続の80% を引いていたかもしれませんね。 (ディーヴァフェーズの継続率が33~80%まで5段階) 爆発フラグを引いても不発に終わることは多いですが、今回は期待枚数以上の大爆発!!
エンディングまで見れて大満足の稼働でした♪ ↑応援ポチで10ポイントGET♪ (注:換金はできません) メシマズ日記・メシウマ日記を読みたい方は下記のコミュニティへどうぞー♪
©ユニバーサルブロス パチスロデッドオアアライブ5のフリーズ解析です。 この記事では フリーズ契機 フリーズ恩恵 フリーズ動画 について書いています。 フリーズ発生時は 「PHASE-4」と「真霧幻JAC」が確定! 二つの特化ゾーンについて 記事にて紹介させていただいています。 α-BURSTを越えるPHASE-4の威力は絶大!? 目次 フリーズ解析 フリーズ確率 ロングフリーズ実質出現率 設定 出現率 1 1/64258 2 3 4 1/62602 5 1/60787 6 1/59075 フリーズ契機 3つ揃い役成立時の25%で発生 ※3つ揃い役…1/32768 通常時BIG当選時の0. 78%で発生 ※CZ中/真・かすみの章中/ART中のBIG当選時は ロングフリーズの抽選はされない フリーズ恩恵 BIG PHASE-4 真霧幻JAC獲得 特化ゾーン詳細 PHASE-4 α-BURST突入時に画面が暗転すると 上位版である「PHASE-4」に突入。 ベル・MB成立時の上乗せ当選率が 大幅にアップ! ▼ α-BURST詳細 ◎ パチスロMAXタイプ#上乗せ特化ゾーン【α-BURST】 真霧幻JAC ベルナビ50回 各種抽選が高確率状態に! 「BIG」「PHASE-4」「真霧幻JAC」確定。 PHASE-4はα-BURST同様に7G間のSTタイプ。 ベル&MB成立時の敵撃破率が優遇され、 7ゲーム間で敵を撃破しやすくなり、 JACの大量獲得につながりますね! 真霧幻JACはベルナビが50回というのも魅力ですが 消化中はCZが高確率で抽選されるので さらにJACを上乗せするチャンスとなります! どれほどの爆発力があるか分かりませんが、 ユニバーサルのフリーズはそこそこ強いイメージなので 引ければ期待してしまいそうです…(^^; 以上、 デッドオアアライブ5|フリーズ確率・恩恵・期待値・動画 でした! ◎ デッドオアアライブ5|天井恩恵・天井期待値・狙い目・ヤメ時 解析
分類で出てくるので重要! 1. 2, 1. 3の補足 最尤推定の簡単な例(本書とは無関係) (例)あるコインを5回投げたとして、裏、表、裏、表、表と出ました。このコインの表が出る確率をpとして、pを推定せよ。 (解答例)単純に考えて、5回投げて3回表が出るのだから、$p = 3/5$である。これを最尤推定を用いて推定する。尤度$P(D)$は P(D) &= (1 - p) \times p \times (1-p) \times p \times p \\ &= p^3(1-p)^2 $P(D) = p^3(1-p)^2$が0から1の間で最大となるpを求めれば良い。 そのまま微分すると$dP(D)/dp = p^2(5p^2 - 8p + 3)$ 計算が大変なので対数をとれば$log(P(D)) = 3logp + 2log(1-p)$となり、計算がしやすくなる。 2. [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. 文書および単語の数学的表現 基本的に読み物。 語句の定義や言語処理に関する説明なので難しい数式はない章。 勉強会では唯一1回で終わった章。 3. クラスタリング 3. 2 凝集型クラスタリング ボトムアップクラスタリングとも言われる。 もっとも似ている事例同士を同じクラスタとする。 類似度を測る方法 単連結法 完全連結法 重心法 3. 3 k-平均法 みんな大好きk-means 大雑把な流れ 3つにクラスタリングしたいのであれば、最初に適当に3点(クラスタの代表点)とって、各事例がどのクラスタに属するかを決める。(類似度が最も近い代表点のクラスタに属するとする) クラスタの代表点を再計算する(重心をとるなど) 再度各事例がどのクラスタに属するかを計算する。 何回かやるとクラスタに変化がなくなるのでクラスタリング終わり。 最初の代表点の取り方によって結果が変わりうる。 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング k-平均法では、事例が属するクラスタは定まっていた。しかし、クラスタの中間付近に存在するような事例においては、代表点との微妙な距離の違いでどちらかに分けられてしまう。混合正規分布によるクラスタリングでは、確率的に所属するクラスタを決める。 例えば、ある事例はAというクラスタに20%の確率で属し、Bというクラスタに80%の確率で属する・・など。 3. 5 EMアルゴリズム (追記予定) 4. 分類 クラスタリングはどんなクラスタができるかは事前にはわからない。 分類はあらかじめ決まったグループ(クラス)に分けることを分類(classification, categorization)と呼ぶ。クラスタリングと分類は異なる意味なので注意する。 例) 単語を名詞・動詞・形容詞などの品詞に分類する ここでの目的はデータから自動的に分類気を構築する方法。 つまり、ラベル付きデータ D = {(d (1), c (1)), (d (2), c (2)), ・・・, (d (|D|), c (|D|))} が与えられている必要がある。(教師付き学習) 一方、クラスタリングのようにラベルなしデータを用いて行う学習を教師無し学習とよぶ。 4.
0. 背景 勉強会で、1年かけて「 言語処理のための機械学習入門 」を読んだので、復習も兼ねて、個人的に振り返りを行いました。その際のメモになります。 細かいところまでは書けませんので、大雑把に要点だけになります。詳しくは本をお読みください。あくまでレジュメ、あるいは目次的なものとしてお考え下さい。 間違いがある場合は優しくご指摘ください。 第1版は間違いも多いので、出来る限り、最新版のご購入をおすすめします。 1. 言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：honto本の通販ストア. 必要な数学知識 基本的な数学知識について説明されている。 大学1年生レベルの解析・統計の知識に自信がある人は読み飛ばして良い。 1. 2 最適化問題 ある制約のもとで関数を最大化・最小化した場合の変数値や関数値を求める問題。 言語処理の場合、多くは凸計画問題となる。 解析的に解けない場合は数値解法もある。 数値解法として、最急勾配法、ニュートン法などが紹介されている。 最適化問題を解く方法として有名な、ラグランジュ乗数法の説明がある。この後も何度も出てくるので重要! とりあえずやり方だけ覚えておくだけでもOKだと思う。 1.
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村/大也 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
カテゴリ:一般 発行年月:2010.8 出版社: コロナ社 サイズ:21cm/211p 利用対象:一般 ISBN:978-4-339-02751-8 国内送料無料 紙の本 著者 高村 大也 (著), 奥村 学 (監修) 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC M... もっと見る 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 税込 3, 080 円 28 pt あわせて読みたい本 この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。 前へ戻る 対象はありません 次に進む このセットに含まれる商品 商品説明 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】 著者紹介 高村 大也 略歴 〈高村大也〉奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)。博士(工学)。東京工業大学准教授。 この著者・アーティストの他の商品 みんなのレビュー ( 11件 ) みんなの評価 4. 0 評価内訳 星 5 ( 3件) 星 4 星 3 ( 2件) 星 2 (0件) 星 1 (0件)