71-1 76:2020/09/06(日) >>71 記録的にはあんまり無いけど記憶的には最高やん 72:2020/09/06(日) 日本シリーズだと完全に燃え尽きてて草 73:2020/09/06(日) オリックスの最後の輝き 78:2020/09/06(日) その後にロッテかどっかがツーアウト満塁から釣りなし逆転サヨナラ満塁ホームランを打っているという事実 81:2020/09/06(日) ツーアウトで日本一 ツーアウトでリーグ最終戦 上位互換はこれくらいやろ 85:2020/09/06(日) 2016日本シリーズで西川がサヨナラ満塁弾打ったけど同点でお釣りあったし別に感動も無かったからお釣りはない方がいい 85-1 99:2020/09/06(日) >>85 そもそもあれで優勝決定してないと全然足りない 85-1 104:2020/09/06(日) >>85 2016はバースの再来のほうが盛り上がったわ 92:2020/09/06(日) チックの日本シリーズ同点弾の方が全然劇的だわな 94:2020/09/06(日) 楽天GMとafoの2枚左腕に手も足も出なかったな 96:2020/09/06(日) あれ西武が勝ってたらもっと凄いことなってたんやろ 97:2020/09/06(日) 北川って今なにしてんの? 97-1 98:2020/09/06(日) >>97 阪神二軍打撃コーチ 103:2020/09/06(日) イチローだったら喜び見せずにたんたんと一周したんやろか 105:2020/09/06(日) 2014ソフバン対オリが好き なおオリ via:
概要 球 を打って、走塁( ランニング )のみにて ホーム に到達する ホームラン 。なかなか滅多に見れる記録ではなく、前進守備の外野をはるかに越えるなど、条件はかなり厳しく、本塁までいけそうな当たりでも三塁などで止められる場合も多い。 なお、打者がベース1周をしても、野手が失策した時はランニングホームランにならない場合もある。 サヨナラホームラン においても、打者がホ-ムに生還して逆転した場合のみ記録されるので滅多に見られない(たとえば同点で塁上にランナーがいる場合は、ランナーが生還した時点でゲームセットで、ランニングホームランは成立しない)。 ファミスタ で ぴの ( ナムコスターズ )が行うことも。 田淵幸一 が 現役 時代、その 堂々たる体躯 から有り得ないことの例えとして「 田淵のランニングホームラン(タブラン) 」という言葉も生まれた。 なお、この言葉が生まれたのは、アニメで 西田敏行 が田淵の声を演じたことでも知られる漫画「がんばれ!! タブチくん!! 」であり、現実で言われ始めたわけではないが、同作品がヒットしたことで、現実のプロ野球の田淵やそれ以外でもあり得ない現象を指す言葉になった。 関連タグ トンネル 青薔薇 イチロー …… MLB のオールスターで史上初めてランニングホームランを打った伝説の選手。 関連記事 親記事 兄弟記事 もっと見る コメント
しっかりと踏め! しっかりと踏めよ! ちゃんと踏めよ!
ホーム > 和書 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習 目次 1 必要な数学的知識 2 文書および単語の数学的表現 3 クラスタリング 4 分類 5 系列ラベリング 6 実験の仕方など 著者等紹介 奥村学 [オクムラマナブ] 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村大也 [タカムラヒロヤ] 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年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)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) ※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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.
3 緩和制約下のSVMモデル 4. 4 関数距離 4. 5 多値分類器への拡張 4. 4 カーネル法 4. 5 対数線形モデル 4. 1 素性表現の拡張と対数線形モデルの導入 4. 2 対数線形モデルの学習 4. 6 素性選択 4. 1 自己相互情報量 4. 2 情報利得 4. 7 この章のまとめ 章末問題 5. 系列ラベリング 5. 1 準備 5. 2 隠れマルコフモデル 5. 1 HMMの導入 5. 2 パラメータ推定 5. 3 HMMの推論 5. 3 通常の分類器の逐次適用 5. 4 条件付確率場 5. 1 条件付確率場の導入 5. 2 条件付確率場の学習 5. 5 チャンキングへの適用の仕方 5. 6 この章のまとめ 章末問題 6. 実験の仕方など 6. 1 プログラムとデータの入手 6. 2 分類問題の実験の仕方 6. 1 データの分け方と交差検定 6. 2 多クラスと複数ラベル 6. 3 評価指標 6. 1 分類正解率 6. 2 精度と再現率 6. 3 精度と再現率の統合 6. 4 多クラスデータを用いる場合の実験設定 6. 5 評価指標の平均 6. 6 チャンキングの評価指標 6. 4 検定 6. 5 この章のまとめ 章末問題 付録 A. 1 初歩的事項 A. 2 logsumexp A. 3 カルーシュ・クーン・タッカー(KKT)条件 A. 4 ウェブから入手可能なデータセット 引用・参考文献 章末問題解答 索引 amazonレビュー 掲載日:2020/06/18 「自然言語処理」27巻第2号(2020年6月)