1巻 (まんがタイムKRコミックス) [まとめ買い] がっこうぐらし!
◆今期最もかわいいアニメが終わった。2期はいつ? ↑ すごく人気があれば2期あり得ると思う。 ↑ 終わりのところの描写からすると2期がある可能性は高いんじゃないかな。 ↑ 2期があっても驚きではないね。どうやらヒットしているみたいだし。1話の終わりから話題になっているし。 ↑ 漫画の売り上げが10倍になったって何かの記事で読んだよ。いいきざしだ。 ◆めぐ姉はいつも彼女たちのそばにいるんだね。 疑うかもしれないけど、ユキがうなずいたとき、彼女の影(めぐ姉)は動いていないんだ。 ◆(上と同じ場面について)教えてほしいんだけど、これめぐ姉じゃないよね。 ↑ ↑ YOOOOOOOO ↑ よく気づいたな。このアニメの細部のこだわりが凄い。 ↑↑ このアニメはディテールによって素晴らしいものになってる。 ◆ベストガールのシャベル騎士が生きてた。神よ、ありがとう。 RIP太郎丸 ・・・ そしてあれはケイかな?彼女の髪型に見えるね。まあ、たぶん彼女が生きてるなんて誰も思ってないだろうし。 他の生存者がいた! 予想してたよりずっと明るいエンディングだった。 2期を待つよ。 Gakkou Gurashi 2. がっこうぐらし！へのアニメ海外の反応まとめ［あにかん］. 0: Everything Will (Not) Be Daijoubu. (みんな大丈夫or大丈夫じゃない) ↑ >予想してたよりずっと明るいエンディングだった。 そうだね。太郎丸が間に合わなかったこと以外は。 ほろ苦い結末を期待してたけど、失望は全くしていないよ。 ◆いい子だ、太郎丸、いい子だ(good boy)。 ◆素晴らしかった。 太郎丸の死は予想してなかったからひどくやられた ・・・ このアニメは、サプライズがあるとか、実はホラーとかいうだけでなく、良くできたゾンビものだったよ。 うまく作られていて感情を捕まえられた。 ◆最近犬を失ったばかりだったから、心打たれたね。 本当にこのアニメが好きだ。ベスト5には入ると思う。 ◆今回、破壊されたよ。ユキが、太郎丸がありがとうって言ってたよってミー君に言うところまではまだ大丈夫だったんだけどね。 ◆自分の犬をハグせずにいられなかったのは俺だけじゃないよね? ◆ユキが太郎丸を帽子で扱っているところは見ていて怖かったよ。 太郎丸がユキを噛んだりするんじゃないかって信じられないくらい疑い深くなってた。 ロッカーに入れるまでのシーンをカットしたのは少し笑ってしまったけど。 その疑いは太郎丸が良くなったように見えて、ミキが彼を抱きかかえたときも消えなくて、"やめろ"って感じだった。 素晴らしいアニメだった。最後は興味深いね。たぶん漫画読むと思う。 ◆このアニメには2つのことを教わった。 1つは笑顔。それが悲しい笑顔であっても。 より悲しいのは、笑い方を忘れてしまうことだから。 もう1つは、滑稽な話はより長く注意深くみるほど、悲しくなるということ。 素晴らしいアニメだった。感情を抑えられなくて最後には泣いてしまったよ。 ↑ ユキが成長したと感じたな。 今期アニメのベストの1つだね。 今日の引用「在校生代表兼卒業生」 ◆ユキの制服はなんでみんなと違うんだろう?
おもしろ がっこうぐらし!
アニメ海外の反応まとめ[あにかん]について 外国人達のオーバーリアクションな反応が翻訳文からでもよく伝わってきて、それを読むとそうそうここが面白かったよねとか、こんな細かい描写にも気が付くなんて凄いなとか、特に自分も気に入った同じアニメを見て共感した嬉しさがこみ上げてきます。 そういった外国人の反応を手間をかけて翻訳して記事にしてくださるサイトの存在を知り、主に自分が閲覧するのに便利なようにこのアニメ海外の反応まとめ[あにかん]を作りました。 このサイトは定期的に手動でまとめてますが、別館としてアンテナサイトもありますので、早く海外のアニメ反応を読みたい人は 【アニメ海外の反応まとめアンテナ】 をご覧ください。 また、巡回先に追加してほしいサイトがあれば、 【お問い合わせ】 よりご一報いただければ助かります。アンテナにも追加します。
↑ たしかに。でもナイフで?彼女達は医者でもないし無理だよ。 ◆最初の方の会話は原作既読者についてのメタだな。 "オリジナルは読んで結末は知っているんですけど・・・" ◆OPがどんどんダークになっていくな。 今回は特に太郎丸とめぐ姉のところ。 ↑ ユキの帽子に血がついてる。 ↑ それに太郎丸が骨をキャッチしない。 ◆もしかして間違ったエピソード見ちゃったかな? 【海外の反応】日本で大人気のがっこうぐらし！の1話には伏線があった！例のシーンを見た外国人の反応もまとめています。 - YouTube. クルミがめぐ姉と合流して、太郎丸を見つけたところが好きだけど、今回随分短くて、よく覚えていないところが多いんだ。同じような人いない? 始まりはいつものように良かったよ。ミー君はついに本を読み終えたんだな。これで漫画を読む時間もできるね。 ↑ クルミは雨の中、外で遊ぶべきではなかったよね。風邪を引いて当然だ。 ◆シャベル騎士、、NOOO!クルミが死んだら怒るぞ。 すべてがあっという間に地獄方向へ向かってしまった。 残り2話、楽観的にはなれないな。 みんな安全ベルトをしめて、苦しみに備えよう。 ◆話が本線に戻ってきたな。ユキの覚醒か! 良い回だった。 ミキが太郎丸の事で泣き崩れたところは、この話に絶望を加えてた。 ◆今回ほどキャラクターの命が気になったことはないよ。 冗談じゃなくて。くるみがめぐ姉の前に立ったときは、けいれんしながら( convulsed)逃げろーって叫んでしまったよ。 今、グッドエンドは完全にあきらめてる。 他のゾンビもの主人公のように酷い死に方はしないでほしいな。 彼女たちには生きる価値がある。これからの長い人生があるんだ。 なんでこんなことが起こったんだ。 ◆ついにめぐ姉が髪を切った理由の説明があった。 ◆プロットを進めてほしいとは思ってたけど、、、、こんなんじゃなかった。 ◆ゾンビがもっと入ってくるみたいだな。全部大丈夫(daijoubu)だといいけど。 (※DIEjobuやdaijobuはコメントで結構見かけます) 「海外の反応 がっこうぐらし!」カテゴリの最新記事 ↑このページのトップヘ
【海外の反応】日本で大人気のがっこうぐらし!の1話には伏線があった!例のシーンを見た外国人の反応もまとめています。 - YouTube
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. 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. 【機械学習入門】パターン認識って何？基本や仕組みを徹底解説 | AIZINE（エーアイジン）. 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.
適切な情報に変更 エントリーの編集 エントリーの編集は 全ユーザーに共通 の機能です。 必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。 このページのオーナーなので以下のアクションを実行できます タイトル、本文などの情報を 再取得することができます {{ user_name}} {{{ comment_expanded}}} {{ #tags}} {{ tag}} {{ /tags}} 記事へのコメント 95 件 人気コメント 新着コメント hoxo_m この人は優秀なんだろうが、なにか危うさを感じる。その違和感は次第に大きくなり、ついに僕の口から不意にこんな言葉が出た。「君からは数式の匂いがしない」 kmiura 先日「このコスト関数の物理的な単位はなにになりますか」と質問したら笑われた。単位気になるじゃん。/渡辺慧を紹介している。エライ。 sucrose 数式レスの会話調のスライドで面白い.
『Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド』加藤耕太著 本書は基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。 78. 『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』講談社 本書は企業はいかに新たな価値を生み出すことができるのか、人々は物事の認知のあり方をどのように変える必要があるのか―大胆な主張と見事な語り口でその答えを示しています。 79. 『IoT時代のビッグデータビジネス革命』インプレス 本書は、スマートシティとビッグデータを国際通念に合わせて解説し、海外でのビジネスを行う際に、間違えて戦わないようにしたいという観点にこだわった構成となっています。 80. 『ビッグデータを支える技術 刻々とデータが脈打つ自動化の世界』西田圭介著 本書ではこのエンジニアリングの問題に主軸を置き、可視化を例に、一連のデータ処理に必要な要素技術を整理しデータを効率良く扱うための土台を作り、その上でシステムの自動化をサポートする種々の技術を追っていきます。 まとめ 長い記事ですが、最後まで読んでありがとうございます!データサイエンティストにならなくても、これらの知識は今後絶対に必要になるスキルだと思います!本だけでなく、今ではオンライン学習サイトも多くあります。活用することで、独学でもデータサイエンスを体系的に学ぶことができます。一緒に頑張りましょう! 関連記事 データサイエンティストが取るべき認定資格9選徹底紹介! 入門パターン認識と機械学習. データマイニングに必要なスキルは? 学術研究用のツールとリソース30個 機械学習に知っておくべき10のアルゴリズム データ分析用のビッグデータツール30選!
第1回は,1. 1章の多項式フィッティングです.
『マーケティング・エンジニアリング入門 (有斐閣アルマ)』上田雅夫、生田目崇著 本書は現代のマーケティング課題に答えるための必須のスキルとして、データの扱い方から実践的手法まで、体系的に解説します。 69. 『データ・ドリブン・マーケティング――最低限知っておくべき15の指標』マーク・ジェフリー著 本書はデータにもとづいたマーケティングの意思決定によって業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読の書です。 70. 『イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書) 』谷口忠大著 本書は探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説します。 71. 『人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか? 』山本一成著 本書は目からウロコの解説の連続で、既存のどんな人工知能の解説書よりも面白くてわかりやすい、必読の1冊となっています。 72. 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊著 本書はトップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊です。 73. 『人工知能入門』小高知宏著 本書は探索による問題解決、知識表現と推論、学習、自然言語処理、人工知能という学問領域を構成する基本的分野を網羅しています。 74. 『ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法』Ben Fry著 本書は地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚的手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。 75. 目次：入門パターン認識と機械学習/後藤 正幸 - 紙の本：honto本の通販ストア. 『ビューティフルビジュアライゼーション』オライリージャパン 本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。 76. 『PythonによるWebスクレイピング』Ryan Mitchell著 本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。 77.
このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。 同じテーマ/カテゴリーのセミナーはこちら 開催日時 2021/2/24(水)13:00-16:30 担当講師 川西 康友 氏 開催場所 Zoomによるオンラインセミナー 定員 - 受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41, 800円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47, 300円 ★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適! ★基礎からモジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、 ディープラーニング実装の流れ、今後自力で開発を進める際のおススメ情報源まで。 【提携セミナー】 主催:株式会社情報機構 本セミナーでは、近年注目されている人工知能の基礎技術である、パターン認識・機械学習について解説し、Pythonを用いた実装の流れとポイントを解説します。また,そのために必要なPythonの基礎やモジュール・パッケージについても解説します。最後には、近年注目集めるDeep Learningの実装方法についても解説します。 ◆ 受講対象者: 人工知能・機械学習を業務で利用しようとしている方 Pythonを学んでみたい方 Deep Learningの利用を考えている方 本テーマに興味のある方なら,どなたでも受講可能です. ◆ 必要な予備知識: 何語でも良いが少しでもプログラミングに関する経験 人工知能や機械学習という言葉を聞いたことがある程度の知識 ◆ 本セミナーで習得できること: パターン認識・機械学習とは何かについての知識 Pythonプログラミングの基礎知識 Pythonでのパターン認識・機械学習の方法 Deep Learningの実装方法に関する知識 など ■ 本セミナー受講者特典として、セミナー中に紹介したソースコードを配布致します。 名古屋大学 情報学研究科 講師 川西 康友 氏 セミナープログラム(予定) 1.はじめに 1. 1 パターン認識と機械学習 1. 2 機械学習の枠組み 1. 3 機械学習に基づくパターン認識手法(ポイントをかいつまんで紹介) 1)k近傍法 2)線形識別関数 ―単純パーセプトロン、サポートベクトルマシン 3)アンサンブル学習 ―ランダムフォレスト 4)ニューラルネットワーク ―多層パーセプロトン、深層学習 1. 4 最先端手法と応用例 2.Pythonでの機械学習 2.