熱烈タンタン麺 一番亭 阿久比店のファン一覧 このお店をブックマークしているレポーター(204人)を見る ページの先頭へ戻る お店限定のお得な情報満載 おすすめレポートとは おすすめレポートは、実際にお店に足を運んだ人が、「ここがよかった!」「これが美味しかった!」「みんなにもおすすめ!」といった、お店のおすすめポイントを紹介できる機能です。 ここが新しくなりました 2020年3月以降は、 実際にホットペッパーグルメでネット予約された方のみ 投稿が可能になります。以前は予約されていない方の投稿も可能でしたが、これにより安心しておすすめレポートを閲覧できます。 該当のおすすめレポートには、以下のアイコンを表示しています。 以前のおすすめレポートについて 2020年2月以前に投稿されたおすすめレポートに関しても、引き続き閲覧可能です。 お店の総評について ホットペッパーグルメを利用して予約・来店した人へのアンケート結果を集計し、評価を表示しています。 品質担保のため、過去2年間の回答を集計しています。 詳しくはこちら
熱烈タンタン麺 一番亭 多度店 詳細情報 お店情報 店名 熱烈タンタン麺一番亭多度店 住所 三重県桑名市下野代字寺田1132-4 アクセス 電話 0594-49-3500 ※お問合せの際は「ホットペッパー グルメ」を見たと言うとスムーズです。 ※お店からお客様へ電話連絡がある場合、こちらの電話番号と異なることがあります。 営業時間 月~土、祝前日: 11:00~23:30 日、祝日: 11:00~23:00 お問い合わせ時間 - 定休日 なし 平均予算 1000円 ネット予約のポイント利用 利用方法は こちら 利用不可 クレジットカード 電子マネー QRコード決済 料金備考 お店のホームページ: たばこ 禁煙・喫煙 全席喫煙可 ※2020年4月1日~受動喫煙対策に関する法律が施行されています。正しい情報はお店へお問い合わせください。 お席 総席数 59席 最大宴会収容人数 15人 個室 座敷 掘りごたつ カウンター ソファー テラス席 貸切 貸切不可 設備 Wi-Fi バリアフリー あり 駐車場 その他設備 その他 飲み放題 食べ放題 お子様連れ お子様連れ歓迎 ウェディングパーティー 二次会 備考 2020/01/07 更新 お店からのメッセージ お店限定のお得な情報はこちら! 熱烈タンタン麺 一番亭 多度店 おすすめレポート(5件) 新しいおすすめレポートについて 柴犬太郎さん 投稿日:2014/04/09 焼ぎょうざ 1人前(6個) 食感がよく、味のバランスも良い餃子です。 外はパリパリ、中身は肉のうまみがぎゅっと詰まった餃子はそのままでもビールにもご飯にも合います。 元気の出るピリっと辛くて美味しい担々麺です。 辛味とスープのバランスがよく、素材の良さが活かされててグッド! 花音さん 20代後半/女性・投稿日:2014/03/11 ゴマの香りが効いていて食欲をそそります。 野菜のシャキシャキ感、ほど良い辛さのスープと麺のバランスがよく、最後まで美味しくいただきました。 おすすめレポート一覧 熱烈タンタン麺 一番亭 多度店のファン一覧 このお店をブックマークしているレポーター(3人)を見る ページの先頭へ戻る お店限定のお得な情報満載 おすすめレポートとは おすすめレポートは、実際にお店に足を運んだ人が、「ここがよかった!」「これが美味しかった!」「みんなにもおすすめ!」といった、お店のおすすめポイントを紹介できる機能です。 ここが新しくなりました 2020年3月以降は、 実際にホットペッパーグルメでネット予約された方のみ 投稿が可能になります。以前は予約されていない方の投稿も可能でしたが、これにより安心しておすすめレポートを閲覧できます。 該当のおすすめレポートには、以下のアイコンを表示しています。 以前のおすすめレポートについて 2020年2月以前に投稿されたおすすめレポートに関しても、引き続き閲覧可能です。 お店の総評について ホットペッパーグルメを利用して予約・来店した人へのアンケート結果を集計し、評価を表示しています。 品質担保のため、過去2年間の回答を集計しています。 詳しくはこちら
0km) 近鉄大阪線 / 大和八木駅 徒歩15分(1. 2km) ■バス停からのアクセス 奈良交通 イオンモール40 四条 徒歩1分(57m) 店名 熱烈タンタン麺 一番亭 橿原店 いちばんてい 予約・問い合わせ 0744-29-0358 お店のホームページ 席・設備 個室 無 カウンター 有 喫煙 不可 ※健康増進法改正に伴い、喫煙情報が未更新の場合がございます。正しい情報はお店へご確認ください。 [? ]
タンタン麺専門店 一番亭 藍住店 1月26日をもちまして、「一番亭藍住店」は休業致しました。 2月6日より 『麺旋風』と名前を替えてリニューアルOPEN!! 5秒後に『 麺旋風 』のホームページへ移動します。 移動しない場合には、 こちらをクリックして下さい。
英吉吉 teramoto yoshitaka miyuki. D 楠 あきひこ 肉味噌とラー油とゴマのハーモニーが絶妙な担々麺専門店 口コミ(12) このお店に行った人のオススメ度:71% 行った 24人 オススメ度 Excellent 6 Good 16 Average 2 移動中にランチで立ち寄り。店名にもなっている担々麺を注文。麺1.
「みんなで作るグルメサイト」という性質上、店舗情報の正確性は保証されませんので、必ず事前にご確認の上ご利用ください。 詳しくはこちら 店舗基本情報 店名 一番亭 洛西店 ジャンル ラーメン 予約・ お問い合わせ 不明の為情報お待ちしております 予約可否 住所 京都府 京都市西京区 大枝塚原町 3-144 大きな地図を見る 周辺のお店を探す 交通手段 洛西口駅から2, 933m 営業時間 11:00~15:00(L. O. 14:30) 17:00~23:00(L. 一番亭 京都洛西店 ｜ Endless Idomu. 22:30) 日曜営業 新型コロナウイルス感染拡大等により、営業時間・定休日が記載と異なる場合がございます。ご来店時は事前に店舗にご確認ください。 予算 [夜] ¥1, 000~¥1, 999 予算 (口コミ集計) [夜] ~¥999 [昼] ¥1, 000~¥1, 999 予算分布を見る 支払い方法 電子マネー可 席・設備 駐車場 有 特徴・関連情報 Go To Eat プレミアム付食事券使える 利用シーン オープン日 2020年12月10日 初投稿者 ふじやん77 (495) 「一番亭 洛西店」の運営者様・オーナー様は食べログ店舗準会員(無料)にご登録ください。 ご登録はこちら この店舗の関係者の方へ 食べログ店舗準会員(無料)になると、自分のお店の情報を編集することができます。 店舗準会員になって、お客様に直接メッセージを伝えてみませんか? 詳しくはこちら
ラーメンはもちろん・・・ 一緒に一品ものもどうぞ♪ 皆様のご来店お待ちしております!!
◇2乗誤差の考え方◇ 図1 のような幾つかの測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), …, ( x n, y n) の近似直線を求めたいとする. 近似直線との「 誤差の最大値 」を小さくするという考え方では,図2において黄色の ● で示したような少数の例外的な値(外れ値)だけで決まってしまい適当でない. 各測定値と予測値の「 誤差の総和 」が最小になるような直線を求めると各測定値が対等に評価されてよいが,誤差の正負で相殺し合って消えてしまうので, 「2乗誤差」 が最小となるような直線を求めるのが普通である.すなわち,求める直線の方程式を y=px+q とすると, E ( p, q) = ( y 1 −px 1 −q) 2 + ( y 2 −px 2 −q) 2 +… が最小となるような係数 p, q を求める. 最小二乗法による直線近似ツール - 電電高専生日記. Σ記号で表わすと が最小となるような係数 p, q を求めることになる. 2乗誤差が最小となる係数 p, q を求める方法を「 最小2乗法 」という.また,このようにして求められた直線 y=px+q を「 回帰直線 」という. 図1 図2 ◇最小2乗法◇ 3個の測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), ( x 3, y 3) からなる観測データに対して,2乗誤差が最小となる直線 y=px+q を求めてみよう. E ( p, q) = ( y 1 − p x 1 − q) 2 + ( y 2 − p x 2 − q) 2 + ( y 3 − p x 3 − q) 2 =y 1 2 + p 2 x 1 2 + q 2 −2 p y 1 x 1 +2 p q x 1 −2 q y 1 +y 2 2 + p 2 x 2 2 + q 2 −2 p y 2 x 2 +2 p q x 2 −2 q y 2 +y 3 2 + p 2 x 3 2 + q 2 −2 p y 3 x 3 +2 p q x 3 −2 q y 3 = p 2 ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 p ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 p q ( x 1 +x 2 +x 3) - 2 q ( y 1 +y 2 +y 3) + ( y 1 2 +y 2 2 +y 3 2) +3 q 2 ※のように考えると 2 p ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 q ( x 1 +x 2 +x 3) =0 2 p ( x 1 +x 2 +x 3) −2 ( y 1 +y 2 +y 3) +6 q =0 の解 p, q が,回帰直線 y=px+q となる.
最小二乗法とは, データの組 ( x i, y i) (x_i, y_i) が多数与えられたときに, x x と y y の関係を表す もっともらしい関数 y = f ( x) y=f(x) を求める方法です。 この記事では,最も基本的な例(平面における直線フィッティング)を使って,最小二乗法の考え方を解説します。 目次 最小二乗法とは 最小二乗法による直線の式 最小二乗法による直線の計算例 最小二乗法の考え方(直線の式の導出) 面白い性質 最小二乗法の応用 最小二乗法とは 2つセットのデータの組 ( x i, y i) (x_i, y_i) が n n 個与えられた状況を考えています。そして x i x_i と y i y_i に直線的な関係があると推察できるときに,ある意味で最も相応しい直線を引く のが最小二乗法です。 例えば i i 番目の人の数学の点数が x i x_i で物理の点数が y i y_i という設定です。数学の点数が高いほど物理の点数が高そうなので関係がありそうです。直線的な関係を仮定すれば最小二乗法が使えます。 まずは,最小二乗法を適用した結果を述べます。 データ ( x i, y i) (x_i, y_i) が n n 組与えられたときに,もっともらしい直線を以下の式で得ることができます!
偏差の積の概念 (2)標準偏差とは 標準偏差は、以下の式で表されますが、これも同様に面積で考えると、図24のようにX1からX6まで6つの点があり、その平均がXであるとき、各点と平均値との差を1辺とした正方形の面積の合計を、サンプル数で割ったもの(平均面積)が分散で、それをルートしたものが標準偏差(平均の一辺の長さ)になります。 図24. 標準偏差の概念 分散も標準偏差も、平均に近いデータが多ければ小さくなり、遠いデータが多いと大きくなります。すなわち、分散や標準偏差の大きさ=データのばらつきの大きさを表しています。また、分散は全データの値が2倍になれば4倍に、標準偏差は2倍になります。 (3)相関係数の大小はどう決まるか 相関係数は、偏差の積和の平均をXの標準偏差とYの標準偏差の積で割るわけですが、なぜ割らなくてはいけないかについての詳細説明はここでは省きますが、XとYのデータのばらつきを標準化するためと考えていただければよいと思います。おおよその概念を図25に示しました。 図25. データの標準化 相関係数の分子は、偏差の積和という説明をしましたが、偏差には符号があります。従って、偏差の積は右上のゾーン①と左下のゾーン③にある点に関しては、積和がプラスになりますが、左上のゾーン②と右下のゾーン④では、積和がマイナスになります。 図26. 最小二乗法の行列表現（一変数，多変数，多項式） | 高校数学の美しい物語. 相関係数の概念 相関係数が大きいというのは①と③のゾーンにたくさんの点があり、②と④のゾーンにはあまり点がないことです。なぜなら、①と③のゾーンは、偏差の積和(青い線で囲まれた四角形の面積)がプラスになり、この面積の合計が大きいほど相関係数は大きく、一方、②と④のゾーンにおける偏差の積和(赤い線で囲まれた四角形の面積)は、引き算されるので合計面積が小さいほど、相関係数は高くなるわけです。 様々な相関関係 図27と図28は、回帰直線は同じですが、当てはまりの度合いが違うので、相関係数が異なります。相関の高さが高ければ、予測の精度が上がるわけで、どの程度の精度で予測が合っているか(予測誤差)は、分散分析で検定できます。ただし、一般に標本誤差は標本の標準偏差を標本数のルートで割るため、同じような形の分布をしていても標本数が多ければ誤差は少なくなってしまい、実務上はあまり用いません。 図27. 当てはまりがよくない例 図28. 当てはまりがよい例 図29のように、②と④のゾーンの点が多く(偏差の積がマイナス)、①と③に少ない時には、相関係数はマイナスになります。また図30のように、①と③の偏差の和と②と④の偏差の和の絶対値が等しくなるときで、各ゾーンにまんべんなく点があるときは無相関(相関がゼロ)ということになります。 図29.
2020/11/22 2020/12/7 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析) 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析)のためのオンラインツールです。入力データをフィッティングして関数を求め、グラフ表示します。結果データの保存などもできます。登録不要で無料でお使いいただけます。 ※利用環境: Internet Explorerには対応していません。Google Chrome、Microsoft Edgeなどのブラウザをご使用ください。スマートフォンでの利用は推奨しません。パソコンでご利用ください。 入力された条件や計算結果などは、外部のサーバーには送信されません。計算はすべて、ご使用のパソコン上で行われます。 使用方法はこちら 使い方 1.入力データ欄で、[データファイル読込]ボタンでデータファイルを読み込むか、データをテキストエリアにコピーします。 2.フィッティング関数でフィッティングしたい関数を選択します。 3.
Length; i ++) Vector3 v = data [ i]; // 最小二乗平面との誤差は高さの差を計算するので、(今回の式の都合上)Yの値をZに入れて計算する float vx = v. x; float vy = v. z; float vz = v. y; x += vx; x2 += ( vx * vx); xy += ( vx * vy); xz += ( vx * vz); y += vy; y2 += ( vy * vy); yz += ( vy * vz); z += vz;} // matA[0, 0]要素は要素数と同じ(\sum{1}のため) float l = 1 * data. Length; // 求めた和を行列の要素として2次元配列を生成 float [, ] matA = new float [, ] { l, x, y}, { x, x2, xy}, { y, xy, y2}, }; float [] b = new float [] z, xz, yz}; // 求めた値を使ってLU分解→結果を求める return LUDecomposition ( matA, b);} 上記の部分で、計算に必要な各データの「和」を求めました。 これをLU分解を用いて連立方程式を解きます。 LU分解に関しては 前回の記事 でも書いていますが、前回の例はJavaScriptだったのでC#で再掲しておきます。 LU分解を行う float [] LUDecomposition ( float [, ] aMatrix, float [] b) // 行列数(Vector3データの解析なので3x3行列) int N = aMatrix. GetLength ( 0); // L行列(零行列に初期化) float [, ] lMatrix = new float [ N, N]; for ( int i = 0; i < N; i ++) for ( int j = 0; j < N; j ++) lMatrix [ i, j] = 0;}} // U行列(対角要素を1に初期化) float [, ] uMatrix = new float [ N, N]; uMatrix [ i, j] = i == j?
一般に,データが n 個の場合についてΣ記号で表わすと, p, q の連立方程式 …(1) …(2) の解が回帰直線 y=px+q の係数 p, q を与える. ※ 一般に E=ap 2 +bq 2 +cpq+dp+eq+f ( a, b, c, d, e, f は定数)で表わされる2変数 p, q の関数の極小値は …(*) すなわち, 連立方程式 2ap+cq+d=0, 2bq+cp+e=0 の解 p, q から求まり,これにより2乗誤差が最小となる直線 y=px+q が求まる. (上記の式 (*) は極小となるための必要条件であるが,最小2乗法の計算においては十分条件も満たすことが分かっている.)
2015/02/21 19:41 これも以前につくったものです。 平面上の(Xi, Yi) (i=0, 1, 2,..., n)(n>1)データから、 最小二乗法 で 直線近似 をします。 近似する直線の 傾きをa, 切片をb とおくと、それぞれ以下の式で求まります。 これらを計算させることにより、直線近似が出来ます。 以下のテキストボックスにn個の座標データを改行区切りで入力して、計算ボタンを押せば、傾きaと切片bを算出して表示します。 (入力例) -1. 1, -0. 99 1, 0. 9 3, 3. 1 5, 5 傾きa: 切片b: 以上、エクセル使ってグラフ作った方が100倍速い話、終わり。