子どもが嫌な思いをした経験って、親もなかなか忘れることができません。そのたびにイライラしてしまって……。そんな気持ちでいるのは投稿者さん自身も辛いですし、そのイライラが子どもに伝わると、子どももさらに辛くなってしまうのではないでしょうか。親子ともどもこれ以上苦い経験を重ねないために、みなさんはどう考えますか? 文・こもも イラスト・Ponko 編集・blackcat ■ママスタセレクトで読む つぶやきを見る ( 1) このニュースに関するつぶやき Copyright(C) 2021 Interspace Co., Ltd. 記事・写真の無断転載を禁じます。 掲載情報の著作権は提供元企業に帰属します。 ライフスタイルトップへ ニューストップへ
どんな相談をなさるつもりですか? 年少児に対して大人の余裕が無さすぎに感じます。 トピ内ID: 3978138177 チャー 2021年2月11日 13:42 引っ張ったり突き飛ばしたりしそうに見えたら、ちゃんと並ぼうね~、お友達がたくさんいるから危なくないようにお互い気を付けようね~、と、先に声かけするのは如何ですか?
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ネットで調べてみたところ、気になるやりとりを発見しました。 参考 子供のした事に親が謝る事 質問者さんは次のような質問をされていました。 うちの車庫のネットのカーテンが燃やされました。燃え広がる事はなく、大事には至りませんでしたが「放火」という事で警察にも届け、学校にも連絡しました。 隣の公園で火遊びをしていた子供達がいて注意をしたので、犯人はすぐに特定できました。 2人の子供とそのお母さん2人が菓子折り持って謝りに来てくれたのですが、焼けたカーテンを見ていくわけでもなく、カーテンを弁償しますと言うわけでもありませんでした。 うちは警察の人に「弁償しなくてもいいですよ、大変な事をしたと言うことを解ってくれたら」と言いましたが、お母さんたちがお巡りさんからその事をきいたとしても、弁償しますと申し出るものじゃないかなと思うのです。 うちは弁償してくれなくてもいいんです。 謝ってくれてはいるけど、誠意が感じられないと思うのは私がおかしいのでしょうか? う~ん。これは一大事だな。 と言うか、一歩間違えると家が燃えてしまったり、誤って許されることでは無い・・・。 にしても、 「弁償しましょうか?」といった話が出ないことに驚きを感じる。 ithinkit 少しでも悪いと思っているのであれば、相手に誠意を見せる為にも弁償しましょうか?って話するだろ なんだかなー。 それはさておき、ベストアンサーの回答者。 実は昨日の〇○さんの質問を読んですっごく気になってました。 というのは、うち(1戸建て)もよく子どもにいたずらされるからです。 私は子どもがいないので、親御さん達の気持ちはわからないんですけれど >謝ってくれてはいるけど、誠意が感じられないと思うのは私がおかしいのでしょうか? っていうことは全然ないですよ! >お巡りさんに「弁償を希望するの?」と聞かれたので「弁償しなくてもいいです」と答えたのです。 とのことですけれど、これ、燃やしたものを弁償すればいいとかそういう問題じゃないと思うんです。 前のご質問の回答にもありましたけど、既に「たかが子どものいたずら」で済むことじゃないですよね。 本当にひとつ間違えていたら大惨事になっていてもおかしくなかったわけですよね? ボール遊びをしていて窓ガラスを割ってしまったとか、自転車で車を傷つけてしまった程度のことじゃないですよ! 【職場無視】ハラスメントの裏心理 「人前で無視する人」と「こっそり無視する人」の違い | ”幸せな未来” の創り方. しかも、過失じゃなくて故意ですよね。 そこのところの認識が、その加害者の親御さん達には足りないんじゃないでしょうか?
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 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 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) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. 自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
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自然言語処理における機械学習の利用について理解するため,その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており,論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1. 1 準備と本書における約束事 1. 2 最適化問題 1. 2. 1 凸集合と凸関数 1. 2 凸計画問題 1. 3 等式制約付凸計画問題 1. 4 不等式制約付凸計画問題 1. 3 確率 1. 3. 1 期待値,平均,分散 1. 2 結合確率と条件付き確率 1. 3 独立性 1. 4 代表的な離散確率分布 1. 4 連続確率変数 1. 4. 1 平均,分散 1. 2 連続確率分布の例 1. 5 パラメータ推定法 1. 5. 1 i. i. d. と尤度 1. 2 最尤推定 1. 3 最大事後確率推定 1. 6 情報理論 1. 6. 1 エントロピー 1. 2 カルバック・ライブラー・ダイバージェンス 1. 3 ジェンセン・シャノン・ダイバージェンス 1. 4 自己相互情報量 1. 5 相互情報量 1. 7 この章のまとめ 章末問題 2. 文書および単語の数学的表現 2. 1 タイプ,トークン 2. 2 nグラム 2. 1 単語nグラム 2. 2 文字nグラム 2. Amazon.co.jp: 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, 学, 奥村: Japanese Books. 3 文書,文のベクトル表現 2. 1 文書のベクトル表現 2. 2 文のベクトル表現 2. 4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2. 1 文書に対する前処理 2. 2 日本語の前処理 2. 3 データスパースネス問題 2. 5 単語のベクトル表現 2. 1 単語トークンの文脈ベクトル表現 2. 2 単語タイプの文脈ベクトル表現 2. 6 文書や単語の確率分布による表現 2. 7 この章のまとめ 章末問題 3. クラスタリング 3. 1 準備 3. 2 凝集型クラスタリング 3. 3 k-平均法 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング 3. 5 EMアルゴリズム 3. 6 クラスタリングにおける問題点や注意点 3. 7 この章のまとめ 章末問題 4. 分類 4. 1 準備 4. 2 ナイーブベイズ分類器 4. 1 多変数ベルヌーイモデル 4. 2 多項モデル 4. 3 サポートベクトルマシン 4. 1 マージン最大化 4. 2 厳密制約下のSVMモデル 4.
多項モデル ベルヌーイ分布ではなく、多項分布を仮定する方法。 多変数ベルヌーイモデルでは単語が文書内に出現したか否かだけを考慮。多項モデルでは、文書内の単語の生起回数を考慮するという違いがある。 同様に一部のパラメータが0になることで予測がおかしくなるので、パラメータにディリクレ分布を仮定してMAP推定を用いることもできる。 4. 言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 3 サポートベクトルマシン(SVM) 線形二値分類器。分類平面を求め、区切る。 分離平面が存在した場合、訓練データを分類できる分離平面は複数存在するが、分離平面から一番近いデータがどちらのクラスからもなるべく遠い位置で分けるように定める(マージン最大化)。 厳密制約下では例外的な事例に対応できない。そこで、制約を少し緩める(緩和制約下のSVMモデル)。 4. 4 カーネル法 SVMで重要なのは結局内積の形。 内積だけを用いて計算をすれば良い(カーネル法)。 カーネル関数を用いる。何種類かある。 カーネル関数を用いると計算量の増加を抑えることができ、非線形の分類が可能となる。 4. 5 対数線形モデル 素性表現を拡張して事例とラベルの組に対して素性を定義する。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
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。