で、来月は他の会社の社長さん達も来るらしく、旦那に何度も挨拶はしっかりしろよ! – 30代主婦のストレス悩み解消なら だんなデスノート<旦那デスノート> 旦那死ね デスノートを拾う(無料登録) パスワードを忘れてしまった パスワードを忘れてしまった場合は、登録時に使用されたメールアドレスを下記に入力し、「リセットする」をクリックしてください。パスワード再設定用のメールが届きます。
質問日時: 2013/12/30 23:21 回答数: 2 件 夫の勤めている会社の社長への年賀状の挨拶文に悩んでいます。 小さい規模の現場関係の会社で勤めているので、よく夫は社長にお酒を飲みに連れて行って頂いてる仲です。 去年末に籍を入れて今年子供が産まれて、お給料も少し上げて頂いて(旦那の頑張りもあると思うのですが)何かありきたりな挨拶文に一言加えたいのですが、何かいい言葉はないでしょうか? 何か抱負の方がいいかなと思ったのですが、私が書くのでどうすればいいか分かりません。 よろしくお願いします。 No. 1 ベストアンサー 回答者: oyuto01 回答日時: 2013/12/30 23:33 あなたが年賀状を書くというのは旦那様ではなくあなたが差出人になっているということですか? あなたが差出人になっているのであれば「旦那さんがお世話になっていること」また「それによって自分たち家族が助かっていること」への感謝の気持ちを書いてはいかがでしょうか。 もし旦那さんが差出人もしくは連盟の場合は当然旦那さんの言葉で書いた方が良いと思いますよ。 2 件 この回答へのお礼 ご回答ありがとうございます。 今年は子どもが産まれたので子供の写真が乗っていて、夫と私と子供の名前が書いた年賀状になります。 夫の言葉となると、私からの言葉ではなく 去年は大変お世話になりました。 今年も頑張りますので宜しくお願い致します。 くらいにしておいた方がいいと言う事ですよね? お礼日時:2013/12/31 00:38 No. 2 kechi43 回答日時: 2013/12/31 00:13 自分は、共働きなので、夫婦連名の年賀状で、相手に近い関係の方が、自筆で文章を加えます。 時間の関係もあるので、仕事関係の相手には、 「昨年は、・・・いただき、ありがとうございました。 引き続き、妻(夫)、共々、よろしくお願い致します。」 の定型文を、一律で使用しています。 1 この回答へのお礼 ご回答ありがとうございます。 大変参考になりました。 お礼日時:2013/12/31 00:40 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう! 【文例】快気祝いのお礼（夫の上司へ） | 手紙の書き方. このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています
初対面かどうか定かではない人にはどう挨拶をすればいい? パーティーや会合などで紹介されて相手に、以前にどこかで会ったような気もするけれど、定かではない。 はて、どう挨拶したものか、困ってしまった……。 そんな経験は、誰もが1度や2度はあるはず。 こんなときは、まず「私、○○でございます。今日はよろしくお願いします」と、自分から名のるといい。 この言い方なら、言外に「ご記憶でしょうか?」というニュアンスを添えられるので、相手に自分のことを確認してもらうことができるし「相手に忘れられていてもいい」という、へりくだった態度を示せる。 相手が覚えていれば何かいってくれるだろうし、何もいわなければ先方も記憶がないか、はじめて会った相手のようだと見当をつけることができる。 それでも、本当に初対面かどうか気になるときには「以前、お目にかかったように記憶しておりますが……」と正面きって相手に聞くという手もある。 丁寧かつ誠実に尋ねれば、気分を害する人はそうはいないものだ。 身内の知人に会ったときのスマートな挨拶は? 喪主挨拶の例文～通夜,告別式での長男,妻,長女,夫,孫の挨拶文例～ [喪主ログ]. その同僚、妻の友人、母親のお稽古仲間など、自分は直接会ったことはないけれど、身内からよく話を聞かされている人物に、身内と一緒にいるときにばったり会ってしまった。 しかも、身内とその相手はそれほど親しい関係でもないらしいーー。 そんな場合には、誰でも何となくどぎまぎしてしまうもの。 どう挨拶したらいいだろうか? もちろん、ふつうに「こんにちは」といっても問題はない。 相手が目上の人間の場合なら「いつも○○がお世話になっております」というのも、そんなときの常套句。 また「お目にかかれてうれしゅうございます」とサラリといえれば立派なもの。 ただし、「お噂はかねがね……」などというのは、相手が自分の身内と親しい関係だとわかっている場合にだけ使ったほうが無難。 そうでないと、どんなうわなのかと不審に思われることもあるので要注意だ。 Sponsored Link 街で夫の上司と出くわしたときの気の利いた挨拶は? めったに顔を合わせない夫の上司と、外出先でばったり会ったときは、なんと声をかけていいのやら戸惑うもの。 だが、そうした状況で、いい大人が素知らぬフリをしたり、あわてたりするのは、みっともないばかりか相手に失礼だ。 こんなときは、おじぎして、アイコンタクトをした上で「主人がいつもお世話になっております」と、簡単な挨拶を述べれば十分。 それ以上の挨拶言葉を並べる必要はまったくないし、上司だからといって、変にゴマをする必要もない。 また、他人に対して妻が配偶者をどう呼ぶかについては、いろいろな言葉があるが「山田が」と姓でいえば問題はない。 「夫が」というのは、若い世代の人が聞くぶんには自然だし失礼にはならないが、年配の方には抵抗があるかもしれないので、念のため。 遅刻してきた上司への挨拶は「おはようございます」でいい?
失礼がないよう挨拶以外にも注意| 夫の上司から嫌われないために お家パーティは片付けも忘れずに 先日の夕方に、旦那の上司様にお呼ばれされました。 自分達が飲むお酒、他にもチーズやらお肉やら、ハーブのソーセージやらも買って焼き肉パーティーでした。 今度はウチにお呼びすることに。失礼がないよう、サイトでホームパーティーのマナーを見てたら『最後の片付けも手伝い…』と。 私、手伝ってませんでした。 最初の野菜切りやらチーズ出しやらはやりましたが、片付けをやってませんでした。 頭では片付けを覚えてたものの、会話が人事のことで、くれぐれも旦那をお願いしたいばかりに、パーティーお開きの挨拶は『旦那をくれぐれもお願いします』『お任せください!! 』みたいな内容を繰り返しながら見送られました。 後悔しても遅い失態 それで今、パーティーのサイトを見てて片付けをしなかった事を思い出しました。 気軽に楽しむのが目的でしたので、お互いに手料理は持ち寄ってません。お肉もパックのままで、使った食器と言えばタレや野菜を乗っけた皿を五枚くらい。グラスも四脚くらい(かな?) しかし、食器をあまり使ってないとは言え、後片付けをしてこなかったのは事実です。 『くれぐれもお願いします』なんて挨拶しといて、最後に失態をやらかしました。 引用元- YAHOO! JAPAN 知恵袋 夫の上司の家で焼肉パーティをした 家に帰ってから、後片付けをしていなかったことを思い出した 話す内容に気を取られて、後片付けをしなかったことに後悔 パーティでは、後片付けなどの気配りも忘れないようにしましょう。 これはなかなか難しい問題ですよね。相手の上司の奥様が、後片付けはやらなくても良いと言って下さる場合もあります。また、その言葉通りにやらなくて良いのかも悩むところですよね。旦那さんにもフォローして欲しいところです。 贈り物のマナーって難しい!
社長へ出す年賀状のコメント・メッセージや一言10選! 社長へ出すとき、もしくは上司や会社に出す際に是非とも行ってほしいのが手書きでの書き添え。 挨拶文より長くなく、 短い言葉でも手書きで書き添えてほしい のです。 なぜなら、より一層貴方の気持ちが伝わるから。手書きというのは、印刷された機械的な文字でもない所が良く、気持ちを込められる部分。 いくら 印刷してても、手書きの文章って一目でわかります よね。 そこで印象がガラッと変わったなんてエピソードもあるくらい、気持ちがダイレクトに届くので是非ご紹介するメッセージや一言、更にはアレンジした独自の言葉をかきそえてみてください! 今年は新製品の開発を成し遂げます 今年は○○の成績を達成したいと考えています 今年は○○の改革が急務だと思っております 今年は○○プロジェクトに全力を尽くします いつも部長のお心遣いに感謝しています。 昨年の経験を前向きに生かし、今年も精進する所存でおります。 まだまだ未熟者ですが、積極的に会社の実績に貢献したいと思っております。 入社三年目となる今年 さらなる飛躍の年とすべく努力する所存です 本年は諸先輩方を見習いながら昨年よりも着実に一歩一歩成長していきたいと思っております 入社2年目 見本になれるような先輩社員になれるよう 日々精進してまいります いつも気さくにお声掛けいただき、ありがとうございます お役にたてるよう頑張って参ります ○○で会社を盛り上げていきます 今後の目標を加えると、やる気に満ち溢れている社員と映ってくれるかもしれませんね! 以下は、ちょっとだけカジュアルな一言。 社長の出張帰りのお土産選びは、いつもみんなに好評です ○○ちゃんは小学生になりますね!子供の成長は早いものですね おすすめして頂いた○○は、今では家族全員のお気に入りです 社員と近い社長さんなら、すこしカジュアル目にトーンダウンしても大丈夫です! きっとそっちの方が、喜ばれるかもしれないですね! まとめ 社長へ直接出すというのは、いくら毎回声を掛けてもらっていたり現場へと足を運んでくれたりするものの、緊張してしまうものですよね。 間違えたらやり直せばいいので、抜けがないのか忌み言葉や重複表現は使用していないかなど細かい基本的なルールを見直してみましょう。 年賀状は、 貰えれば嬉しいものなので相手が手に取ってほっこりとするような年賀状作りを目指していけるよう に今の内からしっかり覚えておきましょう!
このトピを見た人は、こんなトピも見ています こんなトピも 読まれています レス 26 (トピ主 1 ) はらしほ 2011年3月31日 02:14 ひと 初めてトピを立てさせていただきます。変な文章になったらごめんなさい。 この4月に主人が初めて正社員として会社で働くこととなりました。 今までアルバイトや派遣社員などきちんと(? )した仕事に就いたことが無く、1年間資格を取る為に学校に通いその中で就職活動を行い、内定をもらい採用となったのですが、4月1日に入社式の様なものがあり、県外にある本社へ1泊で行くことになりました。 当初は本社へ行く予定は無かったらしいのですが、会社側で急遽そういう事に決まったみたいで、何で行くのか(手段)主人に聞いたら、こちらの所長さんと一緒に高速で行く、インターの近くで待ち合わせて行くと言うので、待ち合わせ場所まで私が送って行くことになりました。 その時に主人から「所長に挨拶頼むね」と言われ、その時は「はいはい」と軽く返事をしたのですが、よくよく考えて(嫁の私が夫の上司にどんな挨拶するのか?)と疑問に思い、(○○の嫁でございます。これから主人がお世話になります。宜しくお願いしますって感じに? )とか考えたらなんか違う気がしてきて 「なんかやっぱり私が挨拶するのって変じゃない?」と言ったら 主人がなんだかむっとして 「挨拶は人として基本だろ?するのが普通じゃないの?今から世話になる会社だぞ」 と言われ 「じゃあ所長さんが来るまで待って挨拶しようか?してほしいならするよ」と言ったら 「したくないならしなくていいよ。よくわかんない。」と言われ私は、わざわざ待ってまで挨拶する必要ないよなぁ運転するのも主人だし、朝のバタバタしてる時だし、挨拶もまたする機会はあるだろう。と思い帰ってきたのですが、世間一般の方々私は間違っていますか?
2017/03/25 夫の上司に対面する際、妻としては感じよく挨拶しておきたいところ。 今回は、急な場面でも慌てないために、知っておきたい上司への挨拶のポイントをまとめてみました。 あなたの挨拶ひとつで、良くも悪くも夫の印象が変ってしまうかもしれません! ぜひ参考にして、マナーを守った適切な挨拶で、緊張する上司との対面を上手に切り抜けましょう! こんな記事もよく読まれています 夫の上司には何て挨拶すべき? 夫の上司と顔を合わせることはまずないでしょう。 しかし、外出先などでばったりと出くわすことがないわけではありませんし、旦那が上司を家に呼んでしまうかもしれません。 そのときに問題になるのは、何と声をかければ良いのか分からないことです。 たまたま出会ったとしても、そこで素知らぬ顔をするわけにはいきませんし、大人なのだから慌てたように調子良く振舞っても失礼になるだけです。 夫の上司に会ったときは、お辞儀をして目線を合わせるなどのアイコンタクトを取ってから簡単な挨拶、たとえば「主人がいつもお世話になっております」などと言えると格好がつきます。 そして、それ以上の挨拶は必要ないと心得ておきましょう。 上司といってもゴマをする必要はありません。 また夫の呼び方も気をつけましょう。 「夫が〜」と始める場合は、若い世代では失礼なく自然かもしれませんが、年配の方がそれを聞くと抵抗を感じるかもしれません。 そのような場合は「山田が〜」というように苗字で夫のことを呼んでおけば問題ないでしょう。 夫の上司に挨拶する前にココをチェックして!
machine learning パターン PRML slideshare machinelearning 勉強 パターン認識 statistics 科学 ブックマークしたユーザー すべてのユーザーの 詳細を表示します ブックマークしたすべてのユーザー 同じサイトの新着 同じサイトの新着をもっと読む いま人気の記事 いま人気の記事をもっと読む いま人気の記事 - テクノロジー いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む 新着記事 - テクノロジー 新着記事 - テクノロジーをもっと読む
決定木 7. 1 分類木と回帰木 7. 2 分類木の学習法 7. 3 回帰木の学習法 7. 4 学習アルゴリズムの拡張 章末問題 8. 集団学習法 8. 1 バギング 8. 2 ブースティングとAdaBoost 8. 3 ランダムフォレスト 8. 4 ランダムフォレストによる特徴の重要度計算 8. 5 定理8. 1の証明 章末問題 9. 非線形判別関数とニューラルネットワーク 9. 1 区分線形識別関数 9. 2 階層型ニューラルネットワーク 9. 1 生体の情報処理モデル 9. 2 ニューラルネットのモデル 9. 3 ニューラルネットの学習 章末問題 10. カーネル法 10. 1 リッジ回帰 10. 2 特徴ベクトルとカーネル 章末問題 11. サポートベクトルマシン 11. 1 サポートベクトルマシン(SVM) 11. 2 カーネルを用いたサポートベクトルマシン 11. 3 ソフトマージンサポートベクトルマシン 11. 4 サポートベクトルマシンの効率的学習法 章末問題 12. 関連ベクトルマシン 12. 1 関連ベクトルマシン(RVM) 12. 2 RVMの効率的学習法 12. 3 RVMの予測法 章末問題 13. 二値判別器の組合せによる多値分類法 13. 1 基本的な方法 13. 1 one-vs-the rest分類法 13. 2 one-vs-one分類法 13. 2 Error Correcting Output Codes (ECOC)法 13. 1 Exhaustive Codeによる構成法 13. 2 Reed-Muller符号(RM符号)による構成法 13. 3 その他の方法 13. 4 分類法 章末問題 14. 学習モデルと統計的推定 14. 1 確率モデルとベイズ識別 14. 2 パラメトリックな認識と統計的推定 14. 1 パラメータの推定問題 14. 2 ベイズ推定 14. 3 尤度・事後確率の最大化 14. Amazon.co.jp: 入門パターン認識と機械学習 : 後藤 正幸, 小林 学: Japanese Books. 4 予測問題 14. 5 ベルヌーイ試行のベイズ推定 章末問題 15. 潜在クラスモデル 15. 1 混合正規モデル 15. 2 EMアルゴリズム 15. 3 潜在クラスモデルの例 15. 1 多次元混合正規モデル 15. 2 混合Polya分布モデル 15. 3 PLSIとLDA 章末問題 16. 統計的モデル選択とモデル平均化法 16.
『パターン認識と機械学習(上・下)』C. M. ビショップ著 本書はベイズ理論に基づいた統一的な視点から機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説しています。 30. 『機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 』須山敦志著 本書は「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく! 」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 31. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。 32. 『はじめてのパターン認識』平井有三著 本書はパターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書です。パターン認識の概念がよく理解できるとともに、Rによる実行例など実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。 33. 『機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython, 数学, アルゴリズム』加藤公一著 本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。 34. 『データマイニング入門』豊田秀樹著 本書はデータマイニングの基礎、ニューラルネット、決定木、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、潜在意味解析など近年登場した新しい分析までをお菓子やワインの銘柄など親しみやすいデータで幅広く解説します。 35. 『データマイニングとその応用 (シリーズ・オペレーションズ・リサーチ)』加藤直樹、矢田勝俊、羽室行信著 古典的なアソシエーション分析を一度は学んでみたいという方にオススメ。 36. 『データマイニングによる異常検知』山西健司著 本書はデータマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての書です。 37. 入門 パターン認識と機械学習 解答. 『数式を使わないデータマイニング入門~隠れた法則を発見する』岡嶋裕史著 本書ではこのデータマイニングの手法について入門レベルで簡単に解説しています。 38. 『戦略的データマイニングアスクルの事例で学ぶ』池尾恭一、井上哲浩著 本書は実際にアスクルがデータマイニングに用いた膨大な顧客の購買履歴などを素材に、顧客構造、顧客クラスターの分析などによってどう売り上げ増につなげたかを具体的に明らかにしています。 39.
『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』永田靖著 本書の内容は高校数学から初等の微分積分,線形代数学のレベルであり、わかりやすくなぜこの数式が統計学に役立つのかについて丁寧に解説しています。 7. 『これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで』金谷健一著 本書は最適化手法の入門書として書かれたもので、経営学やORのみならず、統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っています。また、各手法を紹介するだけでなく、その数学的背景の解説に力点を置いています。 8. 『統計のための行列代数(上・下)』D. A. ハーヴィル著 この本は、統計ユーザーが線形統計モデルや多変量解析での応用に必要とする線形代数の基礎を、具体的に行列を使って解き明かした入門書です。 9. 『統計学が最強の学問である』 10. 『統計学が最強の学問である[実践編]---データ分析のための思想と方法』 11. 入門 パターン認識と機械学習 | コロナ社. 『統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザイン 』 12. 『統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書』 この4冊は西内啓さんのシリーズ作品で、統計学がなぜ必要なのかをよく説明しています。この4冊を読んで、統計学の本当の魅力とパワフルさを知っているでしょう。 13. 『プログラミングのための確率統計』堀玄、平岡和幸著 この本は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説していいます。 14. 『統計学入門 (基礎統計学)』 15. 『自然科学の統計学 (基礎統計学)』 16. 『人文・社会科学の統計学 (基礎統計学) 』 この3冊は東京大学出版会の基礎統計学3部作で、基本的な内容を網羅的に扱って、さまざまな統計学的考え方を紹介し、その基礎をわかりやすく解説します。 17. 『データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング』Peter Bruce、Andrew Bruce著 本書はデータサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。 18. 『多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門』足立浩平著 本書を読み終えた後、SPSSあるいはR等の統計ソフトを用いて実際のデータに触れることにより、さらに多変量解析への理解と興味が深まることでしょう。 19.
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう,基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し,実際のデータを分析し,手法を改良できるよう,WebでC言語プログラムを公開した。 1. パターン認識と統計的学習の概要 1. 1 パターン認識とは 1. 1. 1 パターン認識問題の例 1. 2 パターン認識問題の基本モデル 1. 3 特徴空間と特徴ベクトル 1. 2 ベイズ識別規則と識別関数法 1. 2. 1 ベイズ決定による最適分類 1. 2 識別関数による解釈 1. 3 正規分布を仮定した場合の展開 1. 4 線形識別関数によるパターン分類 1. 3 統計的学習とパターン認識 章末問題 2. 特徴空間の構成と統計的性質 2. 1 特徴空間と統計量 2. 1 特徴空間と特徴ベクトル 2. 2 パターン分布を測る尺度 2. 3 データの基準化 2. 4 特徴の選択 2. 2 特徴空間の評価 2. 1 パターン分布の評価 2. 2 ベイズ誤り確率 2. 3 特徴空間と次元の呪い 章末問題 3. 線形識別の方法 3. 1 線形識別器とパーセプトロン 3. 機械学習入門者が学ぶべきこと、学習方法を超具体的に解説します | AI専門ニュースメディア AINOW. 2 フィッシャーの線形判別法 3. 3 誤差評価関数による線形識別器の獲得 3. 3. 1 二乗誤差評価に基づくウェイト推定 3. 2 Widrow-Hoffの学習規則 章末問題 4. ナイーブベイズ法 4. 1 ナイーブベイズ法 4. 2 高次元スパースな問題に対する対応 4. 3 改良ナイーブベイズ法 4. 4 ナイーブベイズ法の解釈 章末問題 5. 線形部分空間による次元縮約 5. 1 主成分分析(Karhunen-Lo`eve展開) 5. 1 正規直交軸への射影 5. 2 分散最大化による定式化 5. 3 二乗誤差最小化による定式化 5. 4 主成分得点 5. 2 主成分分析と特異値分解 5. 1 特異値分解 5. 2 主成分分析との関係 章末問題 6. テンプレートマッチングとk最近傍識別法 6. 1 特徴パターンとの照合によるパターン判別 6. 1 最小距離に基づく判別 6. 2 類似度に基づく判別 6. 3 代表ベクトルの決定 6. 2 k-最近傍識別法 6. 1 k最近傍識別法による分類 6. 2 最近傍決定とベイズ決定の誤り確率 6. 3 メトリックラーニング 章末問題 7.
機械学習は、Pythonとフレームワークに加えて、「数学」「統計」の知識が必要であり、学習範囲が広いため脱入門者になる難易度は高いと言えます。 では、脱入門者になるためにはどうすれば良いのでしょうか?
情報理論・情報科学 ランキング 情報理論・情報科学のランキングをご紹介します 情報理論・情報科学 ランキング一覧を見る 前へ戻る 1位 医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・データセットまで 小西 功記 (著) 医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・デー... 2位 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の進化 下 シモーナ・ギンズバーグ (著) 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の... シモーナ・ギンズバーグ (著... 3位 動物意識の誕生 生体システム理論と学習理論から解き明かす心の進化 上 4位 データ・ドリブン・エコノミー デジタルがすべての企業・産業・社会を変革する 森川 博之 (著) データ・ドリブン・エコノミー デジタルがすべての企業・産業・... 5位 手を動かしながら学ぶビジネスに活かすデータマイニング 尾崎 隆 (著) 次に進む