●書誌情報 書名:もむだけ美脚ダイエット 著者:田辺智美(たなべ・さとみ) 定価:本体1, 200円+税 仕様:A5判、96ページ、オールカラー 発売日:2019年6月13日 ISBN:978-4-86311-230-8 ●著者 田辺智美(たなべ・さとみ) 「足健道」さと足ツボ療術院(石川県加賀市)院長、一般社団法人足健道ジャパンプロフェッショナル協会代表理事。世界7カ国の反射区療法、推拿整体、東洋医学全般を学び、ツボと反射区と筋肉を刺激するオリジナル技術「足健道」を考案する。医術実績は2万人以上にのぼる。『足もみで心も体も超健康になる!』(三笠書房)など著書多数、累計は39万部以上。 企業プレスリリース詳細へ PRTIMESトップへ
※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 脚には、長年蓄積された老廃物がびっしりと溜まっています。 これらは、食事制限や、運動で除去することができません。 老廃物を押して(プッシュ)、流す(スライド)ことで、 体外に排出させれば、 足首がキュっとした健康的な美脚が手に入ります! 本書はその全メソッドをご紹介。
2万人以上の身体の不調を解決した足もみのスペシャリストだけが知る美脚とダイエットの新常識。ツライ筋トレなし! 食事制限なし! 脚からやせる、全身やせる! もむだけ美脚ダイエット / 田辺智美（たなべ・さとみ） | 産業編集センター 出版部. 著者について 田辺智美(たなべ・さとみ) 「足健道」さと足ツボ療術院(石川県加賀市)院長、一般社団法人足健道ジャパンプロフェッショナル協会代表理事。世界7カ国の反射区療法、推拿整体、東洋医学全般を学び、ツボと反射区と筋肉を刺激するオリジナル技術「足健道」を考案する。医術実績は2万人以上にのぼる。『足もみで心も体も超健康になる! 』(三笠書房)など著書多数、累計は39万部以上。 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 : 産業編集センター (June 13, 2019) Language Japanese Tankobon Softcover 96 pages ISBN-10 4863112300 ISBN-13 978-4863112308 Amazon Bestseller: #117, 394 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #449 in Exercise & Fitness (Japanese Books) Customer Reviews: つむらみお(みおの女子トレ部) Tankobon Hardcover とがわ 愛 JP Oversized Tankobon Hardcover Tankobon Hardcover Tankobon Hardcover Tankobon Softcover Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
株式会社産業編集センター 筋トレなし、食事制限なし。足首がキュッと締まった健康美脚を手に入れる「足もみ」メソッド教えます! 株式会社産業編集センター(東京都文京区、代表取締役:環早苗)は、2019年6月13日に『もむだけ美脚ダイエット』(田辺智美/著)を刊行いたしました。 著書累計39万部を突破した「足もみ」のスペシャリストで、「さと足ツボ療術院」の院長・田辺智美さんが、もむだけで脚やせできる美脚メソッドを写真とイラストでわかりやすくまとめました。本書は発売直後から全国の書店で好評を博し、即重版となった人気の1冊です。 ———— ダイエットをがんばっても、なかなか思うようにやせられないのが下半身。特に脚について、こんなお悩みを抱えている女性は多いのではないでしょうか? ひざ小僧にお肉がのっている 足首はどこにある!? 太ももがムッチリ! O脚が治らない…! etc. 著者の田辺さんによると、これらの原因は脂肪ではなく老廃物にあるのだそう。体外に排出されるべきものが脚に蓄積してしまうことで、様々な脚の悩みを生み出していたのです。 その蓄積した老廃物を、脚をもむことで除去する方法を紹介したのがこの『もむだけ美脚ダイエット』。脚をもむことで血行を促進し、代謝を上げて老廃物を排出させることで、筋トレも食事制限もナシで健康的な美脚を手に入れることができるのです。 写真は、ひざ小僧にお肉がのってしまっていた40代の女性。足もみを1ヶ月継続したところ、施術前38. 0cmだったひざ上は、なんと驚きの33. 0cmに! 本書では、実際に足もみで美脚になった人のレポートを他にもたくさんご紹介しています。 足もみダイエットのやり方はとっても簡単。基本的な動きは、ツボなどを押して刺激する「プッシュ」と、押しながらすべらせる「スライド」の2つだけです。この2つの動きの組み合わせで、脚に溜まった老廃物をごっそり排出できます! もむだけ美脚ダイエット- 漫画・無料試し読みなら、電子書籍ストア ブックライブ. ここでは特別に、足もみダイエットのひとつ「太もも」の美脚メソッドを大公開! パンパンに張った太もも前面、プヨプヨしたお肉が気になる太もも後面をそれぞれイタ気持ちいいくらいの圧でプッシュします。そして刺激した老廃物を押し流すように、ボディクリームをつけてスライドします。動きはたったこれだけ! 本書では他にも、くっきりと美しいアキレス腱ラインやキュッと引き締まった足首の作り方、まっすぐ伸びた脚をつくるX脚・O脚改善法など、「もむだけ」でできる美脚メソッドを数多く掲載。自分の悩みに合わせて「美脚プログラム」を組めば、健康美脚になれることまちがいなしです!
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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. 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. 『言語処理のための機械学習入門』｜感想・レビュー - 読書メーター. 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.
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)
自然言語処理における機械学習の利用について理解するため,その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており,論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1. 1 準備と本書における約束事 1. 2 最適化問題 1. 2. 1 凸集合と凸関数 1. 2 凸計画問題 1. 3 等式制約付凸計画問題 1. 4 不等式制約付凸計画問題 1. 3 確率 1. 3. 1 期待値,平均,分散 1. 2 結合確率と条件付き確率 1. 3 独立性 1. 4 代表的な離散確率分布 1. 4 連続確率変数 1. 4. 1 平均,分散 1. 2 連続確率分布の例 1. 5 パラメータ推定法 1. 5. 1 i. i. d. と尤度 1. 2 最尤推定 1. 3 最大事後確率推定 1. 6 情報理論 1. 6. 1 エントロピー 1. 2 カルバック・ライブラー・ダイバージェンス 1. 3 ジェンセン・シャノン・ダイバージェンス 1. 4 自己相互情報量 1. 5 相互情報量 1. 7 この章のまとめ 章末問題 2. 文書および単語の数学的表現 2. 1 タイプ,トークン 2. 2 nグラム 2. 言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 1 単語nグラム 2. 2 文字nグラム 2. 3 文書,文のベクトル表現 2. 1 文書のベクトル表現 2. 2 文のベクトル表現 2. 4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2. 1 文書に対する前処理 2. 2 日本語の前処理 2. 3 データスパースネス問題 2. 5 単語のベクトル表現 2. 1 単語トークンの文脈ベクトル表現 2. 2 単語タイプの文脈ベクトル表現 2. 6 文書や単語の確率分布による表現 2. 7 この章のまとめ 章末問題 3. クラスタリング 3. 1 準備 3. 2 凝集型クラスタリング 3. 3 k-平均法 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング 3. 5 EMアルゴリズム 3. 6 クラスタリングにおける問題点や注意点 3. 7 この章のまとめ 章末問題 4. 分類 4. 1 準備 4. 2 ナイーブベイズ分類器 4. 1 多変数ベルヌーイモデル 4. 2 多項モデル 4. 3 サポートベクトルマシン 4. 1 マージン最大化 4. 2 厳密制約下のSVMモデル 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. 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.
2 ナイーブベイズ分類器 $P(c|d)$を求めたい。 $P(c|d)$とは、文書$d$の場合、クラスがcである確率を意味する。すなわち、クラスが$c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(3)}$の3種類あった場合に、$P(c^{(1)}|d)$, $P(c^{(2)}|d)$, $P(c^{(3)}|d)$をそれぞれ求め、文書dは確率が一番大きかったクラスに分類されることになる。 ベイズの定理より、 $$ P(c|d) = \frac{P(c)P(d|c)}{P(d)} $$ この値が最大となるクラスcを求めるわけだが、分母のP(d)はクラスcに依存しないので、$P(c)P(d|c)$を最大にするようなcを求めれば良い。 $P(d|c)$は容易には計算できないので、文書dに簡単化したモデルを仮定して$P(d|c)$の値を求める 4.