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会場情報 京都府 会場情報 Bonjour! 現代文明 住所 京都府京都市中京区新烏丸通竹屋町上る東椹木町121 地図 アクセス 地下鉄東西線 京都市役所前駅 徒歩7分 地下鉄烏丸線 丸太町駅 徒歩13分 京阪 神宮丸太町駅 徒歩9分 JR京都駅「A2」のりばから4・17・205系統に乗車し、「河原町丸太町」下車 徒歩4分 駐車場 お車でご来場の際はお近くのコインパーキングをご利用ください 座席表 公式サイト
当店のご紹介と営業のご案内 〜history 60年の歩み〜 1951 昭和26年に コーヒー・紅茶・ミルクで スタートしました。 1966 その後メニューを増やし 15周年頃には四条店(四条室町) 「グリルぼんじゅーる」を 開店いたしました。 洋食に力を入れていたのですが、 残念ながら10年足らずで四条店は閉店。 1976 25周年時、当場所を ビルに建て替える事ができました。 1983 料理の修行を終えた私(榊 幸博)は 南仏料理の店「レストラン サカキ」を 2年半営んでおりました。 1986 35周年を機に店を引き継ぐことになり 心機一転のスタートです。 2006 55周年に店内をリニューアルしました。 2011 そしてこの度、 60周年を迎えさせて 頂く事となりました。 今後とも変わらぬお引き立ての程、 宜しくお願い申し上げます。
「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 ぼんじゅーる (BONJOUR) ジャンル 洋食、ハンバーグ、ステーキ 予約・ お問い合わせ 075-221-6569 予約可否 予約可 ※ランチタイムは予約不可 住所 京都府 京都市中京区 烏丸六角東入ル 大きな地図を見る 周辺のお店を探す 交通手段 ・地下鉄烏丸線または東西線「烏丸御池」駅(5番出口)より、徒歩5分 ・地下鉄烏丸線「四条」駅(21番出口)より、徒歩8分 ・阪急京都本線「烏丸」駅(20番出口)より、徒歩8分 烏丸御池駅から373m 営業時間 <ランチ> 11:30~15:00(L. O.
水の月の京都へ~その⑥~ きものでお出かけした日の夜は、友人たちとお食事に行ってきました。 お邪魔したのは出町柳にあります 孤玖 さん。 以前にもこのブログでご紹介したことがあります。久々の訪問です。 席につくと、冷たいかんきつのジュースがお出迎え。 すっきり、生き返った~。 そして雲丹がのったゴマ豆腐、、、?だったかしら。もう記憶があいまいです!すみません~。 弧玖さんは器なども大変にこだわられていて、盛り付けなども見ていて楽しいです。 お椀は大好きな鱧~。この季節の京都訪問での楽しみの一つです。美味しかった! そして、弧玖さんといえば、華やかな八寸。 前回も確か6月に伺って、この茅の輪を出していただいたことを思い出しました。 再び、鱧~♪ さて、若者(笑)がさわやかな笑顔で、美しい鮎を見せに来てくれました。 焼いて登場。 昔はそこまで鮎って美味しいな、って思ったことがなかったんですが、最近、鮎が大好きになって、大人になったのかな~なんて思います。 とっても美味しかったです。 上のお写真は、なんだったか。。。汗 日が経って失念しました。 下のこちらは夏ののどぐろ!軽くあぶって、ノリで巻いてぱくり! 1 DAY ワークショップ / Contemplative Theatre 京都 ～ わたしとわたしを繋いだ先へ | 小木戸 利光 Toshimitsu kokido - Centre of Distant Theatre. のどぐろといえば、北陸を思い出しますが、この時期ののどぐろは徳島のものだそうで、とっても美味しかった。(確か徳島。。。だったはず) 全て記憶が曖昧ですみません。(笑) さくらんぼデザートに、最後は主菓子とお抹茶で。 大満足のお料理に幸せでした~。 美味しいものって、たくさん食べてもなぜか太らない気がする。(気のせい?) 最後に、大将を囲んで、パチリ~! 女性陣のきものの色が、下打ち合わせなしで見事にかぶらず! ペパーミントグリーン、シャンパンベージュ、アイシーブルー、ホワイト、ピンク、いずれもシャーベットカラーでトーンがピッタリ、なんとも涼やかな装いでした。 とっても楽しいひと時でした。 (食事が終わると急にマスク姿に変身するのが、なんとも寂しかったですが、仕方がないですね) つづく あこや 投稿ナビゲーション
細雪ごっこ in 京都~きもの屋さん巡り・に志田~その④ 都をどり観劇の後は、せっかく京都にみんなで来たので、京都のきもの屋さんを巡ることにしました。 まずは、室町御池にある 京都呉服 に志田 さんへ伺いました。 京都呉服 に志田 さんは、東京で年2回ある「明光展」という催事にはうかがったことはあったのですが、京都のお店にお邪魔したことは無かったので、今回、本当に本当に楽しみにしていたのです!!! この日、私が締めている帯もに志田さんのもの。 に志田さんのきものや帯は、上品で、私好みの愛らしいものも多いので、京都のお店に伺うのは少々、というか、だいぶ緊張したのですが、みんなで突撃してきました! 暖簾をくぐっていきなり入り口を間違える、というハプニングはあったものの、以前自宅として使っていたという京都の昔ながらの造りの建物が素敵すぎて衝撃!! 通されたお部屋でドキドキの図(笑) この後、美しいマダムが私たち好みの反物をたくさん見せて下さり、もう大興奮! 帯とのコーディネートのコツや、きもの初心者に役立つたくさんアドバイスをしていただきました。 おっしゃることが的確でわかりやすい!判断も早くて、迷う私たちにとって頼れるマダム! Riversidecafe - リバーサイドカフェは京都出町柳の毎曜日・毎時間店長が変わるタイムシェアカフェです。. もう夢中(笑)。 たっぷり見せていただき夢心地。素敵なものがたくさんありました。やはりたくさんいいものを見て目を鍛えることが重要だな!本当に勉強になりました。それぞれに欲しいものリストが増えましたね〜〜。 さて、我々チームのきもの姿のご紹介。 妹は、ブルーの色無地に、シルバーの菊尽くしの袋帯を合わせました。色無地は見えにくいのですが、地紋がモダンで華やかなんですよ。桜のピンク色にブルーがとっても映えていました。 あこや 投稿ナビゲーション
ここではデータ点を 一次関数 を用いて最小二乗法でフィッティングする。二次関数・三次関数でのフィッティング式は こちら 。 下の5つのデータを直線でフィッティングする。 1. 最小二乗法とは? フィッティングの意味 フィッティングする一次関数は、 の形である。データ点をフッティングする 直線を求めたい ということは、知りたいのは傾き と切片 である! 上の5点のデータに対して、下のようにいろいろ直線を引いてみよう。それぞれの直線に対して 傾きと切片 が違うことが確認できる。 こうやって、自分で 傾き と 切片 を変化させていき、 最も「うまく」フィッティングできる直線を探す のである。 「うまい」フィッティング 「うまく」フィッティングするというのは曖昧すぎる。だから、「うまい」フィッティングの基準を決める。 試しに引いた赤い直線と元のデータとの「差」を調べる。たとえば 番目のデータ に対して、直線上の点 とデータ点 との差を見る。 しかしこれは、データ点が直線より下側にあればマイナスになる。単にどれだけズレているかを調べるためには、 二乗 してやれば良い。 これでズレを表す量がプラスの値になった。他の点にも同じようなズレがあるため、それらを 全部足し合わせて やればよい。どれだけズレているかを総和したものを とおいておく。 ポイント この関数は を 2変数 とする。これは、傾きと切片を変えることは、直線を変えるということに対応し、直線が変わればデータ点からのズレも変わってくることを意味している。 最小二乗法 あとはデータ点からのズレの最も小さい「うまい」フィッティングを探す。これは、2乗のズレの総和 を 最小 にしてやればよい。これが 最小二乗法 だ! 最小二乗法とは？公式の導出をわかりやすく高校数学を用いて解説！【平方完成の方法アリ】 | 遊ぶ数学. は2変数関数であった。したがって、下図のように が 最小 となる点を探して、 (傾き、切片)を求めれば良い 。 2変数関数の最小値を求めるのは偏微分の問題である。以下では具体的に数式で計算する。 2. 最小値を探す 最小値をとるときの条件 の2変数関数の 最小値 になる は以下の条件を満たす。 2変数に慣れていない場合は、 を思い出してほしい。下に凸の放物線の場合は、 のときの で最小値になるだろう(接線の傾きゼロ)。 計算 を で 偏微分 する。中身の微分とかに注意する。 で 偏微分 上の2つの式は に関する連立方程式である。行列で表示すると、 逆行列を作って、 ここで、 である。したがって、最小二乗法で得られる 傾き と 切片 がわかる。データ数を として一般化してまとめておく。 一次関数でフィッティング(最小二乗法) ただし、 は とする はデータ数。 式が煩雑に見えるが、用意されたデータをかけたり、足したり、2乗したりして足し合わせるだけなので難しくないでしょう。 式変形して平均値・分散で表現 はデータ数 を表す。 はそれぞれ、 の総和と の総和なので、平均値とデータ数で表すことができる。 は同じく の総和であり、2乗の平均とデータ数で表すことができる。 の分母の項は の分散の2乗によって表すことができる。 は共分散として表すことができる。 最後に の分子は、 赤色の項は分散と共分散で表すために挟み込んだ。 以上より一次関数 は、 よく見かける式と同じになる。 3.
ということになりますね。 よって、先ほど平方完成した式の $()の中身=0$ という方程式を解けばいいことになります。 今回変数が2つなので、()が2つできます。 よってこれは 連立方程式 になります。 ちなみに、こんな感じの連立方程式です。 \begin{align}\left\{\begin{array}{ll}a+\frac{b(x_1+x_2+…+x_{10})-(y_1+y_2+…+y_{10})}{10}&=0 \\b-\frac{10(x_1y_1+x_2y_2+…+x_{10}y_{10})-(x_1+x_2+…+x_{10})(y_1+y_2+…+y_{10}}{10({x_1}^2+{x_2}^2+…+{x_{10}}^2)-(x_1+x_2+…+x_{10})^2}&=0\end{array}\right. 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. \end{align} …見るだけで解きたくなくなってきますが、まあ理論上は $a, b$ の 2元1次方程式 なので解けますよね。 では最後に、実際に計算した結果のみを載せて終わりにしたいと思います。 手順5【連立方程式を解く】 ここまで皆さんお疲れさまでした。 最後に連立方程式を解けば結論が得られます。 ※ここでは結果だけ載せるので、 興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。 $$a=\frac{ \ x \ と \ y \ の共分散}{ \ x \ の分散}$$ $$b=-a \ ( \ x \ の平均値) + \ ( \ y \ の平均値)$$ この結果からわかるように、 「平均値」「分散」「共分散」が与えられていれば $a$ と $b$ を求めることができて、それっぽい直線を書くことができるというわけです! 最小二乗法の問題を解いてみよう! では最後に、最小二乗法を使う問題を解いてみましょう。 問題1. $(1, 2), (2, 5), (9, 11)$ の回帰直線を最小二乗法を用いて求めよ。 さて、この問題では、「平均値」「分散」「共分散」が与えられていません。 しかし、データの具体的な値はわかっています。 こういう場合は、自分でこれらの値を求めましょう。 実際、データの大きさは $3$ ですし、そこまで大変ではありません。 では解答に移ります。 結論さえ知っていれば、このようにそれっぽい直線(つまり回帰直線)を求めることができるわけです。 逆に、どう求めるかを知らないと、この直線はなかなか引けませんね(^_^;) 「分散や共分散の求め方がイマイチわかっていない…」 という方は、データの分析の記事をこちらにまとめました。よろしければご活用ください。 最小二乗法に関するまとめ いかがだったでしょうか。 今日は、大学数学の内容をできるだけわかりやすく噛み砕いて説明してみました。 データの分析で何気なく引かれている直線でも、 「きちんとした数学的な方法を用いて引かれている」 ということを知っておくだけでも、 数学というものの面白さ を実感できると思います。 ぜひ、大学に入学しても、この考え方を大切にして、楽しく数学に取り組んでいってほしいと思います。
距離の合計値が最小であれば、なんとなくそれっぽくなりそうですよね! 「距離を求めたい」…これはデータの分析で扱う"分散"の記事にも出てきましたね。 距離を求めるときは、 絶対値を用いる方法 2乗する方法 この2つがありました。 今回利用するのは、 「2乗する」 方法です。 (距離の合計の 最小 値を 二乗 することで求めるから、 「 最小二乗 法」 と言います。 手順2【距離を求める】 ここでは実際に距離を数式にしていきましょう。 具体的な例で考えていきたいので、ためしに $1$ 個目の点について見ていきましょう。 ※左の点の座標から順に $( \ x_i \, \ y_i \)$( $1≦i≦10$ )と定めます。 データの点の座標はもちろ $( \ x_1 \, \ y_1 \)$ です。 また、$x$ 座標が $x_1$ である直線上の点(図のオレンジの点)は、 $y=ax+b$ に $x=x_1$ を代入して、$y=ax_1+b$ となるので、$$(x_1, ax_1+b)$$と表すことができます。 座標がわかったので、距離を2乗することで出していきます。 $$距離=\{y_1-(ax_1+b)\}^2$$ さて、ここで今回求めたかったのは、 「すべての点と直線との距離」であることに着目すると、 この操作を $i=2, 3, 4, …, 10$ に対しても 繰り返し行えばいい ことになります。 そして、それらをすべて足せばよいですね! ですから、今回最小にしたい式は、 \begin{align}\{y_1-(ax_1+b)\}^2+\{y_2-(ax_2+b)\}^2+…+\{y_{10}-(ax_{10}+b)\}^2\end{align} ※この数式は横にスクロールできます。(スマホでご覧の方対象。) になります。 さあ、いよいよ次のステップで 「平方完成」 を利用していきますよ! 手順3【平方完成をする】 早速平方完成していきたいのですが、ここで皆さん、こういう疑問が出てきませんか? 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 | 業務改善＋ＩＴコンサルティング、econoshift. 変数が2つ (今回の場合 $a, b$)あるのにどうやって平方完成すればいいんだ…? 大丈夫。 変数がたくさんあるときの鉄則を今から紹介します。 1つの変数のみ変数 としてみて、それ以外の変数は 定数扱い とする! これは「やり方その $1$ (偏微分)」でも少し触れたのですが、 まず $a$ を変数としてみる… $a$ についての2次式になるから、その式を平方完成 つぎに $b$ を変数としてみる… $b$ についての2次式になるから、その式を平方完成 このようにすれば問題なく平方完成が行えます!
大学1,2年程度のレベルの内容なので,もし高校数学が怪しいようであれば,統計検定3級からの挑戦を検討しても良いでしょう. なお,本書については,以下の記事で書評としてまとめています.
第二話:単回帰分析の結果の見方(エクセルのデータ分析ツール) 第三話:重回帰分析をSEOの例題で理解する。 第四話:← 今回の記事