」 (Prod. ノルウェーの森)MV公開 (All About GIRLS' K-POP) YUKIKAとPat Lokが異色のコラボ。The Momentは踊れるレトロで名曲確定か? 緑の怪物から逃げ切ることを目指す協力逃走ゲーム！『緑の国のアリス 完全日本語版』５月１６日発売！！ | BROAD｜ボードゲームマガジン. (LEGGOですブログ | K-POPを主観100%で語る) Pat Lok (SOUND MUSEUM VISION) これまでも曲によっては結構雰囲気が違ったような気もしますが、いきなり Pink Fantasy が Dreamcatcher になっててビックリです。これはなかなか格好良い、これまで一番の曲じゃないですか。 とはいえ、この曲はデビュー曲 "Iriwa" 以来の「アリス 3 部作」らしいですよ。 今回のアルバムは「不思議の国のアリス」をモチーフにしたユニークな世界観を表現するアルバムで、デビュー曲「イリワ」で始まった「アリス3部作」シリーズを終える。 フムフム。アルバムの最後に収録されている "Alice in Darkland" はインストの曲で、うーむ、全体を通してコンセプト作とすると、これはなかなかのプログレではないですか。ダンスもなかなか。 今回の活動から客員メンバー(? )が 3 名加わって 8 名体制になってますね。この新たなメンバーのうち 2 人は日本人ですね。 なかなかのメタルな曲ですが、Dreamcatcher との違いといえば、メロディがレトロポップ調というか、若干の泣きのメロディなトロット調であるところと、途中電子音(? )的ですがデスヴォイス(それともブラックメタル的? )が入るあたりでしょうか。なかなかの日本人好みの本格派な香りが。 作曲は「バナナフォンデュ」というチームのようです。 悪魔の誘惑に落ちたのも、結局自分自身の選択だというメッセージを込めた「Poison」は、TraxX出身のギタリストのジョンモとキーボーディストのへロプ王が主軸になった作曲チームパナナフォンデュが作曲を務めた。 定期的にカムバして、音楽番組にも出てがんばってますね。この調子で活動を続けてほしいところです。3 部作を終えてどうなるのかな?
0 - - - - - - - - - イベント『血飛沫飛び交う死の祭典』交換 桜のアビスリング 憎悪 3500 0 0 0. 0 - - - - - - - - - イベント『朱に染まる桜の宴』交換 桜のギルティブレス 憎悪 0 3500 0 0. 0 - - - - - - - - - イベント『朱に染まる桜の宴』交換 桜大頸飾 憎悪 0 0 2500 5. 0 - - - - - - - - - イベント『朱に染まる桜の宴』交換 流転の大頸飾 冷酷 4000 4000 4000 0. 0 - - - - - - - - - イベント『輪廻の外で笑う者』ランキング報酬 起死のアビスリング 狂乱 3500 0 0 0. 0 - - - - - - - - - イベント『輪廻の外で笑う者』交換 起死のギルティブレス 狂乱 0 3500 0 0. 0 - - - - - - - - - イベント『輪廻の外で笑う者』交換 起死の大頸飾 狂乱 0 0 2500 5. 0 - - - - - - - - - イベント『輪廻の外で笑う者』交換 妖霧のアビスリング 狂乱 0 0 0 0. 0 25 25 25 25 25 25 25 25 25 イベント『女天狗の妖怪退治』交換 楽園の貝頸飾 狂乱 0 0 4000 0. 0 20 20 20 20 20 20 20 20 20 イベント『炎天閉ざす冷鬼の渚』交換 魂魄の指輪 狂乱 0 0 0 0. 0 30 30 30 30 30 30 30 30 30 イベント『踊る魔性と来る魂』交換 栄光の冠 冷酷 8500 2500 1000 5. 劇団かかし座 新しい”アリス”に挑戦 ２組４人に招待券 | 緑区 | タウンニュース. 0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 イベント『O'Zapft is! 拍手と麦酒の狂酒宴』交換 エースの指輪 狂乱 8500 2500 1000 5. 0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 イベント『鏡の奥に潜む者』交換 畏怖のバットブレス 憎悪 8500 2500 1000 5. 0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 イベント『万聖節~カオス・ハロウィーン~』交換 霊魔の指輪 憎悪 6000 1000 2500 0. 0 5. 0 25 25 - 25 - - - 25 25 イベント『花の邪精と歪んだ裁き』交換 デライト・ベル 冷酷 0 5500 1000 10.
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ホーム ニュース 2019/04/05 株式会社アークライトは、『緑の国のアリス 完全日本語版』を5月16日(木)に発売することを発表した。 【新製品】協力して緑の怪物から逃げ切ろう!カードが自ら語りだすようにゲームが進む「ファストフォワード」シリーズ第3弾!あなたは心躍る物語の全章を読み終え、無事生き残ることができるのでしょうか?『緑の国のアリス 完全日本語版』は5月16日発売予定! アリスが穴を落ちていくようにしてその極上温泉を発見した！／市比野温泉 丸山温泉 | ひなびた温泉研究所. — アークライトゲームズ (@ArclightGames) 2019年4月4日 『緑の国のアリス 完全日本語版』について 『緑の国のアリス 完全日本語版』は緑の怪物から逃げ切ることを目指す協力型逃走ゲームだ。 ゲームデザイナーは『電力会社』などを手がけるフリードマン・フリーゼ氏。本作は、説明書なしにゲームがすすむ「ファストフォワードシリーズ」の第3弾となっている。 第1弾は『緑の幽霊屋敷』、第2弾は『緑の召喚術師』となっており第4弾の『緑のカジノロワイヤル』も6月20日に発売することが予定されている。 協力して緑の怪物から逃げ切ろう!カードが自ら語りだすようにゲームが進む「ファストフォワード」シリーズ第3弾! このゲームは、協力型逃走ゲームです。 各プレイヤーは協力して、緑の怪物から逃げることになります。 パズル好き(でアクティブ)なあなたのチョイスが勝利のカギ! 本のページをめくるようにルールが明かされていくこのゲームで、あなたは心躍る物語の全章を読み終え、無事生き残ることができるのでしょうか? ゲーム情報 ゲーム名 緑の国のアリス 完全日本語版 デザイナー Friedemann Friese プレイ時間 75分 プレイ人数 1~4人 難易度 ★★☆☆☆ 対象年齢 12歳以上 発売日 2019年5月16日(木)予定 価格 1, 800円(税別) 販売元 株式会社アークライト
いよいよニューヨークを去る日が近づいてきた。思えばこの街は、どこに行っても、どちらを向いても、何を見ても、刺激に充ち満ちた街だった。恐らくニューヨークほど、旅人の好奇心と冒険心と知的・文化的欲求を満たしてくれる街は他にないだろう。それに、どこを切り取っても絵になる、いわゆるフォトジェニックな街だった。この2週間の滞在中に、思わずレンズを向け、シャッターを押した数々の写真の中から、今でも鮮明に思い出す情景を最後にご紹介して、ニューヨークの旅を終えたいと思う。インスタ映えする、あるいはご覧いただいた皆さんの記憶に残る写真が、一枚でもあれば幸いです。 08-1) 今回滞在した「Radio City Apartments」前の49thストリートには、観光客相手に絵や写真を売っている屋台が、毎日のように並んでいた。それもまたニューヨークの街に自然に溶け込んでいた。 08-2) 「世界の交差点」と呼ばれている 『タイムズスクエア』 。その広場を見下ろす特等席 「ルネッサンス・ホテル」 3階のバー。今宵のカクテルは【チャイナブルー】と【マンハッタン】 08-3) バーの窓際から広場を見ると、正面の派手な電光掲示板が目に飛び込んできた。【 中国加油(中国頑張れ!) 】の文字。この頃はまだ、コロナ渦を他人事として考えていたことが、よく分かる貴重な一枚。1年後の世界の変化は誰も予測できなかった。 08-4) 1932年にオープンしたニューヨーク最大のミュージックホール「ラジオシティ-・ミュージックホール」。5933席の大舞台で繰り広げられる伝統のラインダンスは必見。 08-5) ロックフェラー・センターの一角にある 「アイス・スケート・リンク」 。毎年この場所で、大統領の手によるクリスマス・ツリーの点灯式が行われる。 08-6) 数々のアート作品が点在するセントラル・パーク。中でも、一番人気の 「不思議の国のアリス像」 。今日も女の子が像によじ登って、無心に遊んでいた。この光景だけは世界共通だと思う。 08-7) 再開発の続くハドソン・ヤード地区で、長く廃線のままだった貨物用列車の高架線が、『 ハイライン 』として、全長約2. 3kmの空中遊歩道として生まれ変わった。日々変貌する姿も、いかにもニューヨークらしい。 08-8) アメリカ最大のスーパーマーケット「ホール・フーズ・マーケット」の巨大な壁画。色使いが、いかにもニューヨークらしい。 08-9) パリの凱旋門をモデルにした大理石のアーチが立つ 『ワシントン広場』 の夜更け。懐かしいメロディを、つい口ずさんでいた。 08-10) 五番街のランドマーク店 『ティファニー』 内部、地下鉄を模した店内装飾。ここでもいろいろな映画の場面が蘇ってきた。 08-11) エンパイアを正面に見るルーフトップ・バー。紺碧の空を背景に、思わず叫んでいた。 『ニューヨークに乾杯!』 と。ビールの銘柄が少し気になっていた。 08-12) 最後にもう一度、この夜景を目に焼き付けておきたかった。 『 GOOD BYE NEWYORK !』『I LEFT MY HEART IN NEWYORK !』 参照地図(4号棟Y氏提供) 次回からはフランス編が始まります。ご期待下さい。
ホーム ボードゲーム 2020/04/05 4分 ニャルラ ルルイエ屋根裏堂( @Rlyeh_yaneurado )へようこそ! この記事では、アークライトさんから発売中の『緑の国のアリス』をご紹介させて頂きます! ファストフォワードシリーズだーね! ショゴたん ニャルラ そうなんです、ルールブック不要のファストフォワードシリーズの第3弾ですね! 関連する人気記事 2019. 08. 23 『ファストフォワード』ルールブック不要のボードゲームシリーズ 今回のはどんなゲームなのかしら! ハスナちゃん ニャルラ 今度は 「協力ゲーム」 です。 しかも、 超絶高い難易度 の。 ニャルラ シリーズの他の作品が、手軽に楽しめるのに対して、この『緑の国のアリス』だけはガッツリとした思考を求められる、とても頭を使うゲームです。 その分勝利の満足度も高いのですが、挑戦には覚悟が必要ですね。 プレイ時間も75分となっているのも頷けます。 ニャルラ 協力ゲームによくある、 ソロプレイが可能 であることも特徴です。 1人で難解なパズルに挑むような楽しみ方もできるので、そちらもオススメですね。 それでは、さっそく見ていきましょう! どんなゲームなの? 「早く! 逃げなくちゃ!」あなたは仲間に叫んだ。 「怪物がすぐそこまで迫ってるの! しかもどこから襲ってくるわからない! だれか助けて!」 諸君は心踊る物語の全章を読み終え、無事生き残ることができるだろうか? 『緑の国のアリス』は、協力型闘争ゲームです。 パズル好き(でアクティブ)なあたなのチョイスが勝利のカギとなります。 ファストフォワードシリーズには何とルールブックがありません。 カードが自ら語り出すルールやストーリーに導かれてゲームはどんどん進みます。 さあ、仲間を集めて今すぐ遊ぼう! パッケージ裏より抜粋 ニャルラ 今回の緑のシリーズは協力型。 そして逃走をテーマにしています。 何かから逃げるーの? ニャルラ 彼から。 クトウさん ニャルラ フリードマン・フリーゼさん率いるメーカー、2Fシュピーレさんのロゴマークですね!
5月16日にアークライトよりフリードマン・フリーゼによるファストフォワードシリーズの第3弾 『緑の国のアリス 完全日本語版』 がついに発売されます! 今日は、この超傑作を紹介します。 誰にオススメか? 最初にこういう趣味のプレイヤに、オススメですという話をします。 まずは、 協力ゲームが好きな方 。プレイヤ同士で争うのではなく、メンバーが一丸となって、ひとつのゴールに向かって協力しあう方に勧めたいです。 次に、 パズルや推理という要素が好きな方 。たとえばダイスを振って、ランダム感を楽しむのではなく、与えられた情報を駆使して、限られた条件のなかで、最適解を導き出すのが好きな方に勧めたいです。 最後は、 キャンペーン物を完走したことがある方 。たとえば『パンデミック:レガシー』や『アンドールの伝説』など。2時間以上を掛けて、2人~4人でひとつのゲームに向かい合ったことがある方に勧めたいです。 ファストフォワードシリーズについて 「ファストフォワード」というシリーズ物の第3弾ですが、 必ずしも第1弾や第2弾を遊んでおく必要はありません 。 このシリーズは、単にルールブックなるものが存在せず、箱を開け、最初のカードをめくったらすぐに遊び始められるよ! という形式のみが共通しているので、第1弾や第2弾を遊んでいなくとも、まったく問題ありません。 プレイ人数について プレイ人数は1~4人となっていますが、個人的には、何人でも構わないように思います。 ゲーム内には、4人のキャラクタが登場するので、4人で遊べば1人が1キャラを担当しちょうど良いですが、1人で2キャラ以上を担当しても構いませんし、なんなら2人で1キャラ担当したって、ゲーム的には問題になりえません。 もちろん、あんまり多人数だと、議論の時間が伸びてしまいがちなので、 やっぱり2人~4人が最適でしょう 。 1人でもソロゲームとして楽しめます 。 プレイ時間 プレイ時間の75分は、多くのプレイヤにとって嘘です!
はじめに 今回は、勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)を用いて、 マーケティング 施策を選定する枠組みについて解説します。具体的には、説明変数]から目的変数 を予測するモデルを構築し、各説明変数の重要度を算出することで、どの説明変数が マーケティング 施策の対象になり得るかを検討します。 例えば として製品のステータス、 を製品の打ち上げとすると、製品のステータスのうち、どの要素が売上に貢献しているか示唆する情報が得られます。この情報を利用することで「どの要素に注力して売り出すか」「どの要素に注力して改善を目指すか」など、適切な施策の選定につながります。 勾配ブースティング決定木とは 勾配ブースティング決定木は、単純な「決定木」というモデルを拡張した、高精度かつ高速な予測モデルです。 理論の全体像については、以下のブログ記事がとても良くまとまっていました。本記事では、 マーケティング 施策の選定に活かすという観点で必要な部分のみを概観します。 決定木とは 決定木とは、 のとある要素に対して次々と分岐点を見つけていくことで を分類しようとするモデルです。視覚的にも結果が理解しやすいという利点があります。 原田達也: 画像認識 ( 機械学習 プロフェッショナルシリーズ), 講談社, p. 149, 2017.
05, loss='deviance', max_depth=4, max_features=0. 1, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0. 0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=17, min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0. 0, n_estimators=30, presort='auto', random_state=None, subsample=1. 0, verbose=0, warm_start=False) テストデータに適用 構築した予測モデルをテストデータに適用したところ、全て的中しました。 from trics import confusion_matrix clf = st_estimator_ confusion_matrix(y_test, edict(X_test)) array([[3, 0, 0], [0, 8, 0], [0, 0, 4]], dtype=int64) 説明変数の重要度の算出 説明変数の重要度を可視化した結果を、以下に示します。petal lengthが一番重要で、sepal widthが一番重要でないと分かります。 今回の場合は説明変数が四つしかないこともあり「だから何?」という印象も受けますが、説明変数が膨大な場合などでも重要な要素を 機械的 に選定できる点で価値がある手法です。 feature_importance = clf. 勾配ブースティング決定木を用いたマーケティング施策の選定 - u++の備忘録. feature_importances_ feature_importance = 100. 0 * (feature_importance / ()) label = iris_dataset. feature_names ( 'feature importance') (label, feature_importance, tick_label=label, align= "center")
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!
抄録 データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree,以下GBDT)が精度・計算速度ともに優れており,よく利用されている.本研究では,地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として,橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した.検証の結果,GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した.また,学習後のモデルから説明変数の重要度やSHAP値を算出し,諸元が損傷原因や補修補強工法に与える影響を分析することにより,モデルの妥当性を確認した.