吉田朱里 (C)ORICON NewS inc. NMB48の元メンバーで美容系YouTuberとして活動する吉田朱里が1日、自身のインスタグラムを更新。胸元チラリなオフショットを公開した。 【写真】「刺激が強い」豊満すぎる胸元&大胆美脚な吉田朱里 吉田は、3つの桃の絵文字と「#shotting #summer」のハッシュタグとともに、3枚の写真をアップ。豊満な胸元があらわとなっており、上目遣いで甘めな雰囲気。次の投稿では「#summerfashion #summer #swimwear」と、シースルー使いが斬新な水着姿で、ボディラインや美脚を大胆に披露している。 これらの投稿に「セクシーで可愛い!!!!! 」「女の子史上可愛いの最上級じゃないですか? ?」「超絶お美しい」「なにこのかわいさ。罪だよこれ」「可愛いし胸元に目が(笑)」「足長っ!」「腹筋が透けてる」「刺激が強い スタイル神」など、絶賛コメントが相次いでいる。
新仔うなぎを焼く元村伝代表。香ばしい匂いが食欲をそそる=27日午前、舟蔵の里 28日は「土用丑の日」。暑い時期を乗り切ろうと、日本ではこの日にうなぎを食べる風習が定着。うなぎ料理を提供する店では1年で一番の書き入れ時を迎える。石垣市内の舟蔵の里(元村伝代表取締役)にある創業46年のうなぎ専門店「只喜」では、仕込み作業に追われていた。 調理場には、白焼きをしたうなぎの香ばしい匂いが広がり食欲をそそる。南国の高温多湿な気候に負けないよう改良した、オリジナル秘伝のタレをつけてかば焼きにしていく。 只喜では宮崎県産の新仔うなぎを使用。調理直前まで生きた状態の「活鰻」にこだわる。新仔うなぎの身は厚く柔らかいのが特徴で、調理時に「蒸し」の工程が要らない。 焼き網に向かう元村代表によると、台風6号の影響で飛行機が欠航したため、入荷が遅れたという。数日前に入荷が再開し忙しさを増している。 うな重、うな丼のほか、ヒレカツとうな重の二段弁当も人気メニューだ。 年間を通して土用丑の日前後、母の日、父の日に需要が高く、28日は朝5時から仕込みを始める予定。 元村代表は、うなぎの味をPRしつつ「土用丑の日だけでなく、それ以外の日も食べていただきたい」と話した。
園庭の欅の木に毎日セミがやってきます。 年長児がセミ取りをしているのをうらやましそうに見ていた3歳児のY君。 自分でも網をもって捕まえようとするのですが、なかなか捕まえられませんでした。 年長児のTくんが自分で捕ったセミを3歳児のYくんにそっと渡してくれました。 自分の手で持ってみて、虫かごに入れ・・・ 満面の笑みでした。 次は自分で捕れるかな?
株式会社エヌエイチケイ文化センター 2021年8月2日 株式会社エヌエイチケイ文化センター 8月24日(火)19:00から。ZOOMにて開催。同世代俳人が3人で行う句会です。参加者の皆さんも2句投句できます。 芸人の村上健志さんが同世代の俳人仲間と行うスペシャルオンライン句会!バラエティ番組『プレバト!! 』の人気コーナー「俳句才能査定ランキング」で名人10段に認定されるなど、俳句の才能を発揮しているフルーツポンチ村上健志さん。初の書籍『フルーツポンチ村上健志の俳句修行』(春陽堂書店)が出版され話題になっています。同世代の俳人たちはどう俳句を作り、味わっているのか。そして、どのように選ぶのか。楽しい句会の空気をオンラインでたっぷりお届け! ご参加の方も事前に投句していただけます。兼題は村上さんが選んだ「桃」と「階段」。それぞれ1句ずつ、合計2句を事前にご投稿ください。ご自身の句が俳人たちにどううつるのか、講師からのコメントもお楽しみに! 森 の なかま 桃 の観光. ※この講座は、見逃し配信サービス対象です。 講座名:フルーツポンチ村上健志さんと「とりあえず」オンライン句会 講師:お笑い芸人 村上健志・俳人 阪西敦子・俳人 西村麒麟 受講形態:オンライン 開催日時:8/24(火)19:00~20:30 受講料金:NHK文化センター会員・一般(入会不要) 税込4, 400円 主催:NHK文化センターオンライン事業部 ▼お申込みはこちらから 企業プレスリリース詳細へ PR TIMESトップへ 情報提供
俺?
写真拡大 一緒に泳いだ仲間と抱き合い、プールサイドで号泣した。 最後の出場種目となる 競泳 女子400メートルメドレーリレーの決勝を終えた 池江璃花子 選手(21)(ルネサンス)。最下位の8位だったが、 白血病 を乗り越え、夢の舞台に再び立った喜びにあふれていた。(森田啓文) 「一度は諦めかけた 東京五輪 だったが、また決勝で泳ぐことができた。すごい幸せだなっていうふうに思います」。試合後のインタビューで声を震わせた。 16歳で臨んだリオデジャネイロ五輪で、リレーを含む7種目に出場し、100メートルバタフライは入賞した。2018年8月のアジア大会では競泳日本史上最多の6冠を達成し、東京五輪に向けた期待が高まっていた。 わずか半年後、白血病を公表した。闘病生活を終え、退院したのは19年末。筋肉がすっかり落ちた体で、かつて通った「東京ドルフィンクラブ江戸川スイミングスクール」(東京)を訪ねた。 「退院できて良かった」。小学6年間指導した清水桂(けい)コーチ(46)はこう言った後、池江選手の極細ジーンズ姿を話題にした。「はけるのは今だけ。チャンスチャンス」。以前と同じ明るい返事に、清水コーチは涙をこらえた。 〈コーチへ これからもたくさんおしえて下さい!! りかこ〉。再会の後、昔もらった手紙を見返し、「ここからゆっくり、パリ五輪を目指せばいい」と心の中でつぶやいた。 だが、復帰のスピードは想像以上だった。退院から約3か月後にプールでの練習を再開。昨年8月には1年7か月ぶりにレースに復帰した。 翌月開いたお祝いの席で、さらりと言った。「私、病気をする前よりも、今の方が絶対に強くなってる」。清水コーチは計り知れぬ前向きな姿勢に驚いた。 自分でも「完全に想像を超えていた」と語った東京五輪出場。3種目を泳ぎ切り、世界のスイマーと競うと、新たな収穫があった。 この日のリレーで、自分の記録が予選を下回ったことを挙げ、「足りないところがたくさん見つかった。本番で力を発揮することの難しさを改めて感じた」と真剣な表情で語った。 テレビで見守った清水コーチは言う。「女子リレーの決勝進出は難しいと思っていたが、やっぱりやってくれた。仲間から力をもらい、璃花子も与えたのではないか」 池江選手は、応援する人や自分自身の想像を超え、きっとまだまだ強くなる。 外部サイト 「池江璃花子」をもっと詳しく ライブドアニュースを読もう!
Twitter のTLに著者の方のツイートが流れてきて興味をもったのがきっかけです。 そのまま Twitter で検索したりAmzonの口コミを見て 初学者にも分かりやすいように数式を使わず 数理モデル を平易に解説している 網羅的に描かれていて辞書のように使える 図が多くしかもフルカラー といった特徴に惹かれて購入しました。 実際に読んでみると数式がまったくでないというわけではありませんが、 微積 を知っていれば問題ないものばかりです。 数理モデル を理論をベースにして式変形で導き出すのではなく、最初から式を提示したあとに各項ごとの意味を解説してくれています。おかげで、頭の中で式変形を考えなくてもサラサラと読み進めていくことができました。 著者の方がたびたび書かれているように、データ分析を行うときにどの 数理モデル を使えばよいかを考えるための指標を学ぶことができました。これからデータ分析の理論を学ぶ入門書として素晴らしい本だと思います。
コンピューターや人工知能(AI)の処理能力向上にともなって、自然や社会のありようを数式で表現して研究や開発などに応用する 「数理モデル」 の注目度が高まっています。複雑な問題解決に向いていて、応用される分野は自然現象や製品などあらゆる分野にわたる「数理モデル」について解説します。 「数理モデル」で社会課題を解決するとはどういうこと?
どーも、消費財メーカーでデータサイエンティストをやっているウマたん( )です。 数式による解説を最小限におさえてイメージでつかめるようになっているため、初学者の入門書として最適です。 この記事では、この「データ分析のための数理モデル入門」について簡単に紹介していきますよ! この書籍の大きな構成は以下のようになっています。 ・第1部 数理モデルとは ・第2部 基本的な数理モデル ・第3部 高度な数理モデル ・第4部 数理モデルを作る 第1部で、数理モデルとはそもそも何なのかを学び、第2部では基礎的な数理モデルについて学びます。 第3部では少し高度な数理モデルが登場し、最後の部では数理モデルをどのように作るのかについて触れられています。 それぞれの部についてもう少しだけ詳しく見ていきましょう! ・第1部 数理モデルとは まずはじめに第1部 数理モデルとは 第1部の章立てはこのようになっています。 第1章 データ分析と数理モデル 第2章 数理モデルの構成要素・種類 この部では、数理モデルとはそもそも何なのか、数理モデルに必要な構成要素、数理モデルを扱う上で注意すべきことについて学べます。 数理モデルとは簡単に言うと、観測できているデータから、ある事象を数式で表したものになります。 この部では、理解思考型モデリングと応用思考型モデリングという2つの考え方が登場しますが、統計学に端を発する、現状の構造把握を求めるスタンスが理解思考型モデリング 昨今の機械学習による将来のデータの予測精度を求めるスタンスが応用思考型モデリングになります。 ちなみにどんな数理モデルも万能ではありません。 データが不足している場合や、予測データの値が手元の全データの範囲を超える場合などは、上手く数理モデルがあてはまらない可能性が高いです。 数理モデルを扱う上で注意しましょう! Pythonでサクッと作れる時系列の予測モデルNeuralProphet（≒FacebookのProphet × Deep Learning） – セールスアナリティクス. ・第2部 基本的な数理モデル 続いて第2部!第2部の章立てはこのようになっています。 第3章 少数の方程式によるモデル 第4章 少数の微分方程式によるモデル 第5章 確率モデル 第6章 統計モデル この部では、基礎的な数理モデルがいくつか登場します。 線形代数・微分方程式・確率統計の基礎を最低限の数式とともに学びながら 統計的検定や回帰分析につなげていきます。 少々数式が多く登場する部分もありますが、考え方を具体例とともに教えてくれるので非常に分かりやすいです。 ・第3部 高度な数理モデル 続いて第3部では、発展的な高度な数理モデルについて学びます。 章立てはこのようになっています。 第7章 時系列モデル 第8章 機械学習モデル 第9章 強化学習モデル 第10章 多体系モデル・エージェントベースモデル 高度な数理モデルとは言っても、非常に重要なモデルばかり 実データで頻出する時系列モデルの解釈の仕方を学び、機械学習の様々な手法について学んでいきます。 時系列モデルについてさらにもっと踏み込んで勉強したい方は「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」がオススメです!
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊! ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します! 1. 『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2. 『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。 3. 書評「データ分析のための数理モデル入門」｜ウマたん｜note. 『データサイエンス入門』竹村彰通著 本書はデータの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介します。 微分積分&線形代数 4. 『その数学が戦略を決める』イアン・エアーズ著 本書では一貫して絶対計算(すべてを大量データに基づく数字を使って意思決定を行うこと)の利点を現実のいろいろな例から説いています。 5. 『プログラミングのための線形代数』堀玄、平岡和幸著 本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。 6. 『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.
『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。 データマイニング 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. 『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。 SQL 39. 『SQL 第2版 ゼロからはじめるデータベース操作』ミック著 本書は「データベースやSQLがはじめて」という初心者を対象に、プロのデータベース(DB)エンジニアである著者がSQLの基礎とコツをやさしく丁寧に教える入門書です。 40.