」と会場のファンに報告すると、この日一番の大歓声があがった。 モーニング娘。は現在、全国ツアーの真っ最中。4月20日は栃木、21日は仙台にてコンサートを開催。その後、ゴールデンウィークに大阪、東京と行ない、日本武道館で行なわれる田中れいなの卒業公演まで突っ走る。 ◆BARKS アイドル ◆Kawaii girl Japan ◆ハロー!プロジェクト オフィシャルサイト
Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now. Please try again later. Reviewed in Japan on March 17, 2015 Verified Purchase 「君さえ居れば何も要らない」のInstrumental ver. が特に好きです。 ベースラインも凄く良いし、切ない雰囲気のある曲ですね。何度もリピートしています♪ そして、カップリングの「A B C D E-cha E-chaしたい」も、思い入れがあって、凄くお気に入りです。 モー娘。のEDM路線は本当に良いですね! Reviewed in Japan on April 25, 2013 Verified Purchase この曲でオリコンウィークリー2作連続トップ!!! 約11年ぶりだそうです!!! 世間的には1度沈んだグループだと思われているのかもしれません・・・ が!しかし! アイドルを好きになった私は - 君さえ居れば何も要らない. そう思われてるアイドルグループがここまでの躍進は異例中の異例!!! よく比較されるグループとしてAKBやももクロなどがありますが、本当の意味での比較対象は『過去のモーニング娘。』なんです。 現役の彼女たちはその亡霊とも呼べる過去の遺産に悩まされてきました・・・ でも、これで一蹴されたことでしょう! モーニング娘。といえば『現在の彼女たち』なんですから!!!
ブレインストーミング/君さえ居れば何も要らない モーニング娘。 ジャンル CDシングル 発売日 2013/04/17 レーベル zetima 【初回生産限定盤A】 EPCE-5948 ¥1, 760 (税抜価格 ¥1, 600) 特典:DVD付+イベント抽選シリアルナンバーカード封入 CDシングル 収録内容 時間 作詞 作曲 編曲 詳細 1 ブレインストーミング 04:09 つんく 大久保薫 ▼ 歌:モーニング娘。 2 君さえ居れば何も要らない 04:28 平田祥一郎 3 A B C D E-cha E-chaしたい 04:21 4 ブレインストーミング (Instrumental) 5 君さえ居れば何も要らない (Instrumental) 04:29 DVD ブレインストーミング (Music Video) 出演:モーニング娘。 ブレインストーミング (Dance Shot Ver. ) 【初回生産限定盤B】 EPCE-5950 ¥1, 760 (税抜価格 ¥1, 600) 特典:DVD付+イベント抽選シリアルナンバーカード封入 君さえ居れば何も要らない (Music Video) 04:34 君さえ居れば何も要らない (Close-upVer. ) 04:42 【初回生産限定盤C】 EPCE-5952 ¥1, 760 (税抜価格 ¥1, 600) 特典:DVD付+イベント抽選シリアルナンバーカード封入 Rockの定義 (Music Video) 04:13 出演:田中れいな 「ブレインストーミング/君さえ居れば何も要らない」メイキング映像 36:13 【初回生産限定盤D】 EPCE-5954 定価 ¥1, 100 (税抜価格 ¥1, 000) 特典:イベント抽選シリアルナンバーカード封入 トキメクトキメケ 03:43 江上浩太郎 歌:道重さゆみ・譜久村聖・生田衣梨奈・飯窪春菜・石田亜佑美 【初回生産限定盤E】 EPCE-5955 定価 ¥1, 100 (税抜価格 ¥1, 000) 特典:イベント抽選シリアルナンバーカード封入 いつもとおんなじ制服で 03:58 歌:鞘師里保・鈴木香音・佐藤優樹・工藤遥・小田さくら 【通常盤A】 EPCE-5956 定価 ¥1, 100 (税抜価格 ¥1, 000) Rockの定義 04:03 歌:田中れいな 【通常盤B】 EPCE-5957 定価 ¥1, 100 (税抜価格 ¥1, 000) 歌:モーニング娘。
(収録時間:約50分) ◆品番:TGBS-7276 ◆価格:¥2, 000(税込)内容
モーニング娘。の新曲「君さえ居れば何も要らない」のミュージックビデオが3月13日に公開され、両A面シングル「ブレインストーミング / 君さえ居れば何も要らない」の4月17日リリースがあらためて発表された。 ◆モーニング娘。最新アーティスト画像、「ブレインストーミング / 君さえ居れば何も要らない」ミュージックビデオ 公開されたのは「君さえ居れば何も要らない」のDance Shot Ver. 映像。先行した「ブレインストーミング」ミュージックビデオ(ルーズショット Ver. )の暗闇に浮かび上がるカラフルな光と対になるかのような、単色の光を効果的に使った演出。めくるめく形を変えていくモーニング娘。のフォーメーションダンスは、今回のミュージックビデオでも注目ポイントだろう。 そしてトラックは、「ブレインストーミング」同様に、昨今のモーニング娘。サウンドに使われているEDMを踏襲しつつも、これまでとは少し違った仕上がりに。つんく♂プロデューサーによると<イメージで宇宙空間を表現するとこんな感じになりました。>とのこと。 なお、2月に公開された動画「モーニング娘。 『ブレインストーミング』 (ルーズショット Ver. )」は、3月13日の段階で、すでに140万再生を突破。この曲と、今日動画が公開された「君さえ居れば何も要らない」などを収録するモーニング娘。53枚目のシングル「ブレインストーミング / 君さえ居れば何も要らない」は、2013年5月21日に行なわれるコンサートツアーラスト公演(日本武道館)をもってモーニング娘。およびハロー!プロジェクトを卒業する田中れいなのラストシングルとなる。 【商品情報】 「ブレインストーミング / 君さえ居れば何も要らない」 4月17日リリース 初回生産限定盤 A CD: 1. ブレインストーミング 2. 君さえ居れば何も要らない 3. A B C D E-cha E-cha したい 4. ブレインストーミング(Instrumental) 5. 君さえ居れば何も要らない(Instrumental) DVD: 1. ブレインストーミング(Music Video) 2. ブレインストーミング(Dance Shot Ver. ) 初回生産限定盤 B CD: 1. 君さえ居れば何も要らない(Music Video) 2. 君さえ居れば何も要らない - Niconico Video. 君さえ居れば何も要らない(Close-up Ver. )
ブレインストーミング (飯窪春菜 Solo Ver. ) ブレインストーミング (石田亜佑美 Solo Ver. ) ブレインストーミング (佐藤優樹 Solo Ver. ) ブレインストーミング (工藤遥 Solo Ver. ) ブレインストーミング (小田さくら Solo Ver. ) イベントV「君さえ居れば何も要らない」 君さえ居れば何も要らない (道重さゆみ Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (譜久村聖 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (生田衣梨奈 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (鞘師里保 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (鈴木香音 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (飯窪春菜 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (石田亜佑美 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (佐藤優樹 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (工藤遥 Solo Ver. ) 君さえ居れば何も要らない (小田さくら Solo Ver. ) 投稿ナビゲーション ← Help me!! – モーニング娘。 (2013) わがまま 気のまま 愛のジョーク / 愛の軍団 – モーニング娘。 (2013) →
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! 勾配ブースティング決定木を用いた橋梁損傷原因および補修工法の推定と分析. 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!
給料の平均を求める 計算結果を予測1とします。 これをベースにして予測を行います。 ステップ2. 誤差を計算する 「誤差1」=「給料の値」ー「予測1」で誤差を求めています。 例えば・・・ 誤差1 = 900 - 650 = 250 カラム名は「誤差1」とします。 ステップ3. 誤差を予測する目的で決定木を構築する 茶色の部分にはデータを分ける条件が入り、緑色の部分(葉)には各データごとの誤差の値が入ります。 葉の数よりも多く誤差の値がある場合は、1つの葉に複数の誤差の値が入り、平均します。 ステップ4. アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ここでは、決定木の構築で求めた誤差を用いて、給料の予測値を計算します。 予測2 = 予測1(ステップ1) + 学習率 * 誤差 これを各データに対して計算を行います。 予測2 = 650 + 0. 1 * 200 = 670 このような計算を行って予測値を求めます。 ここで、予測2と予測1の値を比べてみてください。 若干ではありますが、実際の値に予測2の方が近づいていて、誤差が少しだけ修正されています。 この「誤差を求めて学習率を掛けて足す」という作業を何度も繰り返し行うことで、精度が少しずつ改善されていきます。 ※学習率を乗算する意味 学習率を挟むことで、予測を行うときに各誤差に対して学習率が乗算され、 何度もアンサンブルをしなければ予測値が実際の値に近づくことができなくなります。その結果過学習が起こりづらくなります。 学習率を挟まなかった場合と比べてみてください! ステップ5. 再び誤差を計算する ここでは、予測2と給料の値の誤差を計算します。ステップ3と同じように、誤差の値を決定木の葉に使用します。 「誤差」=「給料の値」ー「予測2」 誤差 = 900 - 670 = 230 このような計算をすべてのデータに対して行います。 ステップ6. ステップ3~5を繰り返す つまり、 ・誤差を用いた決定木を構築 ・アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ・誤差を計算する これらを繰り返します。 ステップ7. 最終予測を行う アンサンブル内のすべての決定木を使用して、給料の最終的な予測を行います。 最終的な予測は、最初に計算した平均に、学習率を掛けた決定木をすべて足した値になります。 GBDTのまとめ GBDTは、 -予測値と実際の値の誤差を計算 -求めた誤差を利用して決定木を構築 -造った決定木をそれ以前の予測結果とアンサンブルして誤差を小さくする→精度があがる これらを繰り返すことで精度を改善する機械学習アルゴリズムです。この記事を理解した上で、GBDTの派生であるLightgbmやXgboostの解説記事を見てみてみると、なんとなくでも理解しやすくなっていると思いますし、Kaggleでパラメータチューニングを行うのにも役に立つと思いますので、ぜひ挑戦してみてください。 Twitter・Facebookで定期的に情報発信しています!
統計・機械学習 2021. 04. 04 2021. 02.