25 宝くじの1等に当選する確率と同じ 56 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:46:17. 91 >>48 俺は夜口笛吹くとヘビが出るとかお化けが出るって言われた記憶 ミミズにおしっこは言われたこと無い 地域によって違うのかな 57 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:47:41. 65 雷注意報出てるのに避雷針も高いところもない田舎道を歩くの危険すぎるだろ 58 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:50:19. 84 >>48 夜に新品の靴を出すと歩けなくなるとかマジで謎 ググっても出ない 59 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:51:36. 09 俺は夜爪切ってたら 江戸っ子の爺さんに火を吹くくらい怒鳴られたなw 60 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:52:26. 85 ジョギングとか雨具も持ってないし金も持ってないし 雨降っても雷なっててもとりあえず走り切っちゃおうって思っちゃう 自分はおととい昨日今日と走った時間帯は全部違うのに三日連続で後半の一番気合い入れて走るところで 黒い雲がもくもく沸いて雨降ってきた 俺の激走が雷雲を呼んだ感じ 61 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:53:51. 雷に打たれたらどうなる. 62 橋の上ランニング中とか如何にも雷落ちそう 62 : fusianasan :2021/07/13(火) 17:55:10. 79 周りに何もなかったんやろか?田園地帯とか 63 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:56:44. 66 嘘つきに雷落ちやすいとか言うよなw 64 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:57:15. 05 ランニングすると早死にするのに 65 : fusianasan :2021/07/13(火) 17:58:59. 80 健康のためのランニングなのに死ぬなんて ミイラとりがミイラになるみたいな話だ 66 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:01:34. 81 ゴム長靴履いてれば雷から生き残れるってのはガセらしいな 雷くらいの電圧になるとゴム長靴程度の絶縁体は平気で通過するってさ 67 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:04:42.
99 >>13 成仏してくれ 68 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:06:19. 24 雷に打たれて死ぬって宝くじに当たるよりも難しいんじゃないの? 69 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:08:45. 78 ランニングしなかったら病気になって早死するかもしれんしなんとも言えん 70 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:11:48. 25 怖いわぁ~ 自転車通勤だから雷マジ勘弁だわ 71 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:12:15. 97 >>54 大阪の長居公園てやったa-nationか あれは雨が降ったから木の下で雨宿りしていたらそこに雷が落ちて死にましただった 72 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:13:08. 80 これ誰でも死ぬ確率あるじゃん 怖すぎだろ 73 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:14:40. 93 >>66 工場の変電設備の1000V程度ならそれ用の絶縁手袋や長靴はあるよ 雷はそれより桁数多いから意味無いね 74 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:17:06. 89 打たれてというか雷抜けてく所がグチャグチャになるんだよな 75 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:17:26. 71 ♪電流火花が体を走る 76 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:19:00. 47 話題になったロッキンだと先に鉄棒付けたクレーン車を用意し いざ雷がきたらクレーン車を伸ばして避雷針にして その直下を避けててっぺんから45°の辺りにいろ 金属は外せ膝を曲げてかがむも膝は地面には付けるなとの注意事項があった 77 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:23:27. 59 雷槍 78 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:25:48. 87 >>71 行く途中の道じゃなくて会場内で死んだってこと? 79 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:30:29. 70 コンクリートえぐれてるじゃん 80 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:31:09. 【雷事故】打たれて死ぬ確率は1/1,430万【まとめ】. 35 カミナリとかいう芸人は不謹慎だから改名しろ 81 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 18:31:37.
【滋賀】雷に打たれて死亡か? ランニング途中とみられる男性 体に強い電流が流れた痕跡 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています 1 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:55:26. 19 滋賀県守山市で男性が倒れているのが見つかり、その後死亡しました。 警察は、男性が雷に打たれたとみて調べています。 11日午後3時40分ごろ、滋賀県守山市で男性(47)が橋の上の歩道に倒れているのが見つかり、病院で治療をうけていましたが12日死亡しました。 警察によると、男性の死因は多臓器不全で、体に強い電流が流れた痕跡があることから雷に打たれたとみられています。 気象台によると、守山市内には11日雷注意報が出されていて周辺では雷が午後3時半ごろから観測されていたということです。 男性は服装からランニングの途中だったとみられます。 2 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:56:13. 53 死んでしまったか 生き延びれたら雷の呼吸が身についたんだがな 3 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:56:31. 21 ほらな神なんていないだろ 4 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:57:14. 24 雷紋か 5 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:57:22. 雷に打たれたらどうなる 皮膚. 98 ランニング途中にライトニング浴びちゃった 6 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:58:46. 93 健康のためなのに信号無視したりする奴もいるが 悪天候なのに走ったりするのもダメだ 7 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 16:59:34. 03 ラムまたはピカチュウの犯行 8 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:00:00. 18 >>3 いや海外では雷は神の裁きなんだが。 9 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:01:27. 64 雷で死ぬやつ久しぶりに見た 10 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:03:00. 36 滋賀のゼンイツ 11 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:03:03. 67 諸星あたるは無事 12 : 名無し募集中。。。 :2021/07/13(火) 17:03:06.
2021年7月13日 2021年7月17日 「雷が鳴ってるけど、ひょっとして自分に落ちて死ぬんじゃ・・・?」 雷はものすごい音がしますから、こわい思いをした人も多いでしょう。 でも意外に雷で死ぬことはマレですから安心してください。 雷に当たるのは宝くじ1等に当たる確率【1/1, 000万】 雷が落ちる確率は1000万分の1。 出典: 有限会社ベストホーム サマージャンボ宝くじ1等4億円に当たる確率とおなじです。 雷に当たったときの死亡率は約70% 日本では被害者の70%が死亡している。 (中略) 日本の事故実態として、ほとんどが屋外で危険な木の下などで雨宿りをしていて側撃雷にやられており、直撃雷による死亡率、すなわち約80%とあまり差が出ないことによる。 出典: Wikipedia 当たりにくい代わりに死亡率が高いですねw ではフツーに生活していて雷に打たれて死ぬ確率を見て見ましょう。 死亡率70%ですからおよそ1. 43回当たれば1回死ぬ計算になります。 1.
ウマたん 当サイト【スタビジ】の本記事では、勾配ブースティングの各手法をPythonで実装して徹底比較していきます!勾配ブースティングの代表手法「Xgboost」「Light gbm」「Catboost」で果たしてどのような違いがあるのでしょうか? こんにちは! 消費財メーカーでデジタルマーケター・データサイエンティストをやっているウマたん( @statistics1012)です! Xgboost に代わる手法として LightGBM が登場し、さらに Catboost という手法が2017年に登場いたしました。 これらは 弱学習器 である 決定木 を勾配ブースティングにより アンサンブル学習 した非常に強力な機械学習手法群。 勾配ブースティングの仲間としてくくられることが多いです。 計算負荷もそれほど重くなく非常に高い精度が期待できるため、 Kaggle などの データ分析コンペ や実務シーンなど様々な場面で頻繁に使用されているのです。 ロボたん 最新のアルゴリズムがどんどん登場するけど、勾配ブースティング×決定木の組み合わせであることは変わらないんだね! ウマたん そうなんだよー!それだけ勾配ブースティング×決定木の組み合わせが強いということだね! この記事では、そんな 最強の手法である「勾配ブースティング」について見ていきます! 【Pythonプログラム付】非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー | モータ研究者の技術解説. 勾配ブースティングの代表的な手法である「 Xgboost 」「 LightGBM 」「 Catboost 」をPythonで実装し、それぞれの 精度と計算負荷時間 を比較していきます! ウマたん Pythonの勉強は以下の記事をチェック! 【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!... 勾配ブースティングとは 詳細の数式は他のサイトに譲るとして、この記事では概念的に勾配ブースティングが理解できるように解説していきます。 動画でも勾配ブースティング手法のXGBoostやLightGBMについて解説していますので合わせてチェックしてみてください!
LightgbmやXgboostを利用する際に知っておくべき基本的なアルゴリズム 「GBDT」 を直感的に理解できるように数式を控えた説明をしています。 対象者 GBDTを理解してLightgbmやXgboostを活用したい人 GBDTやXgboostの解説記事の数式が難しく感じる人 ※GBDTを直感的に理解してもらうために、簡略化された説明をしています。 GBDTのメリット・良さ 精度が比較的高い 欠損値を扱える 不要な特徴量を追加しても精度が落ちにくい 汎用性が高い(下図を参照) LightgbmやXgboostの理解に役立つ 引用元:門脇大輔、阪田隆司、保坂佳祐、平松雄司(2019)『Kaggleで勝つデータ分析の技術』技術評論社(230) GBDTとは G... Gradient(勾配) B...
それでは実際に 勾配ブースティング手法をPythonで実装して比較していきます! 使用するデータセットは画像識別のベンチマークによく使用されるMnistというデータです。 Mnistは以下のような特徴を持っています。 ・0~9の手書き数字がまとめられたデータセット ・6万枚の訓練データ用(画像とラベル) ・1万枚のテストデータ用(画像とラベル) ・白「0」~黒「255」の256段階 ・幅28×高さ28フィールド ディープラーニング のパフォーマンスをカンタンに測るのによく利用されますね。 Xgboost さて、まずは Xgboost 。 Xgboost は今回比較する勾配ブースティング手法の中でもっとも古い手法です。 基本的にこの後に登場する LightGBM も Catboost も Xgboost をもとにして改良を重ねた手法になっています。 どのモデルもIteration=100, eary-stopping=10で比較していきましょう! 結果は・・・以下のようになりました。 0. 9764は普通に高い精度!! ただ、学習時間は1410秒なので20分以上かかってます Xgboost については以下の記事で詳しくまとめていますのでこちらもチェックしてみてください! XGboostとは?理論とPythonとRでの実践方法! 当ブログ【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の中でも非常に有用で様々なコンペで良く用いられるXgboostについてまとめていきたいと思います。最後にはRで他の機械学習手法と精度比較を行っているのでぜひ参考にしてみてください。... Light gbm 続いて、 LightGBM ! LightGBM は Xgboost よりも高速に結果を算出することにできる手法! Xgboost を含む通常の決定木モデルは以下のように階層を合わせて学習していきます。 それをLevel-wiseと呼びます。 (引用元: Light GBM公式リファレンス ) 一方Light GBMは以下のように葉ごとの学習を行います。これをleaf-wise法と呼びます。 (引用元: Light GBM公式リファレンス ) これにより、ムダな学習をしなくても済むためより効率的に学習を進めることができます。 詳しくは以下の記事でまとめていますのでチェックしてみてください! LightGBMの仕組みとPythonでの実装を見ていこう!