転機が訪れたのは1990年代。 ボンデージファッションへの傾倒と清純派一辺倒からのマンネリ脱却を目指して上梓した写真集『ANOTHER SKIN』(1992年・スコラ刊、撮影:リウ・ミセキ)で一躍セクシー路線へ転換 その後数冊セクシー路線の写真集を出版、演技の仕事でもセクシーな役柄を多くこなした。 さらにタレントとして『 マジカル頭脳パワー!! 』(日本テレビ)などのクイズ番組で存在感を発揮したほか、1996年秋にはミニアルバム『envy』でエイベックスより音楽活動にも進出した。 2021/8/9(月) スポンサードリンク
1 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 04:59:43. 81 ID:rAnuo4QJ0 すんごいですね~ 2 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:00:38. 69 ID:hNpEXkFfr たまに千堂あきほが勝つやろ 3 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:03:01. 88 ID:WuvkImrOp 頭の回転がめちゃくちゃ早いんやろうな 4 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:05:15. 18 ID:H7tdczQd0 ワイは北野大推しや 5 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:05:47. 78 ID:sIO4jgHK0 ワイは間寛平推しや 6 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:05:50. 80 ID:cOYgfOHlp >>4 真面目にアホなこと言うよな 7 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:05:52. 14 ID:mBLicxeFa 東海道五十三次とかいう所専用NGワード 8 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:06:57. 33 ID:v51I1F/wp 問題見ずに答えるってホンマに伝説だよな チョメチョメの人なんだよなぁ 10 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:08:17. 52 ID:Xn6ALnST0 俵孝太郎推しや 11 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:09:46. 95 ID:uZUdTLzm0 ワイは高田純次 12 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:10:15. 12 ID:yk7u2yuAM おじいちゃんだらけのスレ 13 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:10:19. 05 ID:QnXIlDWxp 蓮舫とかラサール石井とか出ててあの頃はおもろかったのになんでああなってもうたんやろうな 14 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:13:30. 25 ID:wJ8k7M0Cd 世界ふしぎ発見で黒柳徹子勝ちすぎやろ、もある 15 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:14:05. 日テレ 特番(3月29日～) - telespo1993. 55 ID:4QboKW/H0 板東英二がまだ有能司会者だった頃 16 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:14:23. 52 ID:TC0SEckPx 世界不思議発見の徹子と なるほどザ ワールドのマチャアキ・やっくんもやな 17 風吹けば名無し 2020/09/11(金) 05:15:52.
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/07/04 00:35 UTC 版) やまざき せんり 山咲 千里 プロフィール 別名義 杵村 千里(本名) 山崎 千里(旧姓) 生年月日 1962年 4月24日 現年齢 59歳 出身地 日本 ・ 京都府 京都市 血液型 A 公称サイズ(2008年時点) 身長 / 体重 163 cm / 42 kg BMI 15. 8 スリーサイズ 83 - 57 - 83 cm 単位系換算 身長 / 体重 5 ′ 4 ″ / 93 lb スリーサイズ 33 - 22 - 33 in 活動 デビュー 1979年 ジャンル 女優 他の活動 ビューティー アドバイザー DJ モデル: テンプレート - カテゴリ 来歴・人物 東映 で時代劇や 特撮 ものなどを数多く手がけた 映画監督 ・山崎大助と、元 女優 ・美山れい子夫妻のもと第一子として出生する。年の離れた弟がひとりいる。 小学校時代は重篤な疾病を抱え虚弱で通学不可能だったため、教師が自宅に来て勉強を教えてくれていた。中学在学中までに病を克服し、勉学などの都合もあって 東京都 へ転居する。 1979年 、 神奈川県立百合丘高等学校 在学中、 NHK朝の連続テレビ小説 『 鮎のうた 』ヒロインオーディションに合格し、女優としてデビュー。当初は清純派で、おとなしい女性の役が多かった。 転機が訪れたのは 1990年代 。 ボンデージ ファッションへの傾倒と清純派一辺倒からのマンネリ脱却を目指して上梓した写真集『ANOTHER SKIN』( 1992年 ・ スコラ 刊、撮影:リウ・ミセキ)で一躍セクシー路線へ転換。その後数冊セクシー路線の写真集を出版、演技の仕事でもセクシーな役柄を多くこなした。さらに タレント として『 マジカル頭脳パワー!!
1: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:26:11. 12 ID:4RPH6BA+0 マジカル頭脳パワーに出てた千堂あきほ 引用元: 人生で初めて性的興奮を感じた芸能人 12: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:42. 52ID:aWzLJJvB0 >>1 ワイは山咲千里やわ 25: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:31:30. 82ID:aQ2dUAD+M >>12 ワイは永井美奈子 2: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:26:50. 32ID:krfFirnQ0 河合奈保子 7: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:28:38. 37 ID:4RPH6BA+0 >>2 イイネ 3: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:27:13. 39ID:AMrSDffZ0 観月ありさ 4: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:27:14. 74ID:MidAf4F50 アンヌ隊員 72: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:38:24. 00ID:hFuCOmlSa >>4 美人やな 5: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:27:53. 日テレ 特番(12月29日) - telespo1994. 57ID:nuwE7Qhm0 乙葉 6: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:27:59. 10ID:uvQzS+Aqa モモレンジャー 8: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:28:41. 50ID:SsdKr+JF0 小野真弓 9: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:28:59. 93ID:6cODef9b0 小池栄子 10: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:16. 42ID:M0uNfeGS0 ケガレシア 11: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:38. 26ID:akgWhFS80 黒柳徹子 13: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:43. 53ID:wrm2Mspf0 叶美香 14: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:45. 16ID:scuk3bV+0 広末涼子のドコモの広告かなんかの半ケツの写真 15: 風吹けば名無し:2021/03/31(水) 23:29:55.
頭空っぽよりずっといいだろ 48 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:36:27. 20 ID:D5hWJjqy0 坂東さんも草葉の陰で喜んでいるだろう 49 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:36:31. 11 ID:BvdNBeef0 若手時代のナイナイが前出ようとしたらタックルしたり手をつねったりしてた板東英二 >>45 ディズニーランドのような ちょっと一皮かぶった芝居っぽい感じな 52 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:37:27. 57 ID:hCfS9X2u0 >>5 腹立つのみ、じゃなかった、原辰徳並みの馬鹿発見w 舛添と蓮舫が共演してたのってこの番組だっけ? 54 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:38:49. 05 ID:PLRKzmJU0 >>43 お前に板東の何がわかるってのよドアホ 国民がテレビ見てる時代だったな 今あんなのやっても視聴率低そう 56 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:39:29. 26 ID:pHH7RrJi0 当時から、高飛車で性格悪そうで大嫌いっだな永井って のちに「ごきげんよう」での態度で炎上して、ああやっぱりねって感じ 57 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:40:10. 06 ID:T5p0glGH0 最近見ねーな 58 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:40:43. 72 ID:esPxT5k90 有吉の壁出てたよな 板東英二ってなんで消えたの? 坂東は脱税までは 才能と努力の塊だったな 初期のダウンタウンDXとかも似たようなクイズ番組だったな。当時のクイズ番組見ると解答者にほとんど芸人がいない事に驚く。あんなメンツで盛り上げてた昔の司会者は凄いわ、もちろん当時のダウンタウン含めて。 >>19 女の子は父親に似ちゃうからね 父親誰か知らんけど、将来子生まれてくる子供、特に女の子だったら、 って事を考えたら、やっぱり結婚相手はイケメンを選んだ方がいいよね 63 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:45:25. 81 ID:Y03XKqEl0 永井は自分の子どもにテレビを見せなかったらしい テレビはくだらないから >>1 2億円ください 矢部「板東英二がつねりよんねん」 66 名無しさん@恐縮です 2020/11/26(木) 16:49:07.
12 ID:QoeYiKPjx ひしみゆりこや 91 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:40:45. 73 ID:ZvlRBCXO0 MAXのNANA 92 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:40:50. 36 ID:z3rfDiwo0 バスロマンのcmエッチやった 93 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:40:58. 00 ID:la60DiHs0 マルモの掟見てたら比嘉愛未が美しすぎて初めて恋したわ 94 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:41:30. 75 ID:kyresVep0 >>64 リーガルハイの頃が一番好き 磯山さやかのくすぐり動画 96 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:41:41. 26 ID:xVjwnP2p0 覚えてねえなあ 川島なお美の失楽園なんかはお世話になったが 97 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:41:49. 42 ID:4RPH6BA+0 >>40 これはわかる 98 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:42:16. 82 ID:AMS6wjFg0 >>64 毎年かわいい 99 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:42:16. 85 ID:A41GQANB0 トリビアのMEGUMI 100 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:42:52. 79 ID:iWDVa2XM0 ランチの女王の竹内裕子… 101 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:06. 75 ID:bgUkD+iMd ドロリッチのCM 102 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:17. 93 ID:UIbhPupj0 アッキーナ 103 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:18. 30 ID:dAX/91iD0 西川史子 104 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:18. 55 ID:ZvlRBCXO0 たけしのスーパージョッキーとかよく日曜の昼にあんなエロい番組やっとったな オーレンジャーの時のさとう珠緒 水着姿でベロの怪人に舐め回されるシーンで性癖狂った 106 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:22. 97 ID:RkScc+/Ja 西田ひかる 107 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:43:37.
1 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:26:11. 12 ID:4RPH6BA+0 マジカル頭脳パワーに出てた千堂あきほ 2 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:26:50. 32 ID:krfFirnQ0 河合奈保子 3 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:27:13. 39 ID:AMrSDffZ0 観月ありさ 4 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:27:14. 74 ID:MidAf4F50 アンヌ隊員 6 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:27:59. 10 ID:uvQzS+Aqa モモレンジャー 7 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:28:38. 37 ID:4RPH6BA+0 >>2 イイネ 8 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:28:41. 50 ID:SsdKr+JF0 小野真弓 9 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:28:59. 93 ID:6cODef9b0 小池栄子 10 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:29:16. 42 ID:M0uNfeGS0 ケガレシア 11 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:29:38. 26 ID:akgWhFS80 黒柳徹子 >>1 ワイは山咲千里やわ 13 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:29:43. 53 ID:wrm2Mspf0 叶美香 14 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:29:45. 16 ID:scuk3bV+0 広末涼子のドコモの広告かなんかの半ケツの写真 15 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:29:55. 48 ID:xiKjGI5s0 本仮屋ユイカ 17 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:30:23. 81 ID:P1KOPMA20 大久保佳代子 18 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:30:38. 00 ID:TQDsdbq5a 中森明菜がTATTOOっていう曲歌ってた時の衣装がエロかった 19 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:30:41. 54 ID:pe/JZBBp0 年賀状ソフトもサービスサービスの内田有紀 20 風吹けば名無し 2021/03/31(水) 23:31:01.
抄録 データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree,以下GBDT)が精度・計算速度ともに優れており,よく利用されている.本研究では,地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として,橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した.検証の結果,GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した.また,学習後のモデルから説明変数の重要度やSHAP値を算出し,諸元が損傷原因や補修補強工法に与える影響を分析することにより,モデルの妥当性を確認した.
統計・機械学習 2021. 04. 04 2021. 02.
3f} ". format ((X_train, y_train))) ## 訓練セットの精度: 1. 000 print ( "テストセットの精度: {:. format ((X_test, y_test))) ## テストセットの精度: 0. 972 ランダムフォレストはチューニングをしなくてもデフォルトのパラメータで十分に高い精度を出すことが多い。 複数の木の平均として求めるため、特徴量の重要度の信頼性も高い。 n_features = [ 1] ( range (n_features), forest. feature_importances_, align = 'center') ((n_features), cancer.
【入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法! 当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。Pythonをマスターして価値を生み出していきましょう!... Pythonを初学者が最短で習得する勉強法 Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。 Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!
こんにちは、ワピアです。😄 今回は、機械学習モデルの紹介をしたいと思います。 この記事では、よく使われる勾配ブースティング木(GBDT)の紹介をします! 勾配ブースティング木とは 基本的には有名な決定木モデルの応用と捉えていただければ大丈夫です。 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)と略されますが、もしかしたらより具体的なライブラリ名であるxgboost、lightgbmの方が知られているかもしれません。コンペとかでよく見ますよね。 コンペでよく見られるほど強力なモデルなので、ぜひ実装できるようにしましょう! GBDTの大まかな仕組み 数式を使って説明すると長~くなりそうなのでざっくり説明になります。 基本原理は以下の2点です。 1. 目的変数(求めたい結果)と予測値との誤差を減らす ように、決定木で学習させる。 2.1を繰り返しまくって、誤差を減らす 前の学習をもとに新たな学習を行うので、繰り返せば繰り返すほど、予測精度は上がります! 強力な機械学習モデル(勾配ブースティング木)の紹介｜ワピア｜note. モデル実装の注意点 良い点 ・欠損値をそのまま扱える ・特徴量のスケーリングの必要なし(決定木なので大小関係しか問わない) スケーリングしても大小は変わらないので効果がないため、、、 ・カテゴリ変数をone-hot encodingしなくてOK これいいですよね、ダミー変数作るとカラムめちゃくちゃ増えますし、、、 ※one-hot encodingとは カテゴリ変数の代表的な変換方法 別の記事で触れます!すみません。 注意すべき点 ・過学習に注意 油断すると過学習します。トレーニングデータでの精度の高さに釣られてはいけません。 いよいよ実装! それでは、今回はxgboostでGBDTを実現しようと思います! import xgboost as xgb reg = xgb. XGBClassifier(max_depth= 5) (train_X, train_y) (test_X, test_y) 元データをトレーニングデータとテストデータに分けたところから開始しています。 これだけ? ?と思ったかもしれません。偉大な先人たちに感謝・平伏しております😌 最後に いかがだったでしょうか。 もう少し加筆したいところがあるので、追記していきたいと思います。 勾配ブースティング木は非常に強力ですし、初手の様子見として非常にいいと思います。パラメータをチューニングせずとも高精度だからです。 ぜひ使ってみてはいかがでしょうか。 何かご質問や訂正等ございましたら、コメントにお願いします!