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（約5000字）
[4766]の続きです。
・[3678]
> 消毒液のにおい！ …じゃなくて、溶剤のにおい！ いかにも仕事してるーって気がするわ！
・[3779]
> 何か言いたそうに口を半開きにしたまま「一時停止のポーズ」でフリーズしてみせます。
・[4050]
> はい動いてよし（違）
・[4518]
> わらびもちたべよ！！！（※歓喜）
・きょうは五反田でわらびもち。
https://tabelog.com/keywords/%E3%82%8F%E3%82%89%E3%81%B3%E3%82%82%E3%81%A1/tokyo/A1316/A131603/kwdLst/
・[4766]
> > 統計学や計量経済学において、統計的に独立である無関係の二つの時系列変数が最小二乗法による回帰分析において統計的に有意な係数の推定値を取ってしまうという問題
> 工学の見地からは、なにいってんの的な問いの立てかたに見えはしないだろうか。（※詠嘆）
・[4222]
> べんきょーしたくないからえんぴつをげーじつてきにけずる。（※ひらがな）
・（再掲）
https://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/rp1/rp1.htm
> 問題１は回帰分析に，問題２は主成分分析へとつながっていこととなります．
・[4014]
> 教育は教育のプロ（高校の教員）に任せたい。…まーかさーれよー。（違）高校の数学の範囲で無理なく回帰分析と主成分分析につなげておられる。重回帰分析ではなく主成分分析につなげるのも…よきかなよきかな！ 高大接続の鑑よ。（※見解です。）
・ＡＲＸの「A列車で理数探究」
https://arx.neorail.jp/units/#A%E5%88%97%E8%BB%8A%E3%81%A7%E7%90%86%E6%95%B0%E6%8E%A2%E7%A9%B6
> ＡＲＸアミロ万葉（9129）
…出ましたセカイの「ＡＲＸアミロ万葉（9129）」はロマンだはお時間ですか？？（※「は」に傍点。）
・[4516]
> > 草食竜の卵の運搬ルート
> > 納品のやり方
> > 納品のやり方
> えー…（てんてんてん）。
・[3304]
> 日東電工「テープミュージアム」より「ガムテープの真実」
https://thesaurus.weblio.jp/content/%E9%A0%83%E5%90%88%E3%81%84%E3%82%88%E3%81%8F
https://thesaurus.weblio.jp/content/%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0
> 予定されていた時刻と寸分違わない様子
> オンタイム
…JIT！ JIT！ 「三河安城駅を定刻通りに通過しました」みたいな言いかたで五反田の貨物線を颯爽と通過しようじゃないか。（※「で」に傍点。）
・[4644]
> > 「ここの仕事は真実を求めることなので、上司の言うことを聞くことではない。上司の言うことを聞いて正しい結果が得られないと困るので自由に意見を言うようにしている。」
時間までスタジアム周辺の道路を延々と周回していようじゃないか。なあに、スタジアム周辺の道路は時間まで延々と周回するためにあるんだ。真実とはかくもつまらないものなのだ。（違）
https://watlab-blog.com/wp-content/uploads/2021/06/pytorch-2d-regression.png
https://watlab-blog.com/wp-content/uploads/2019/12/svr-failure.png
したかったのはそういうことだから、そもそも「主成分分析」からの「predict()」では、だめなんじゃないの。なるほど「主成分分析」は「多重共線性」を乗り越えてくれるけれど「非線形」ではなかった。…ギクッ。これをちゃんとやると、それは「A列車で行こう9」に搭載された「地形の自動生成」を『解読！』するようなもの。「地形の自動生成」に使われた関数を暴いて、ほしいだけの広さ（既存のマップの「外側」）やほしいだけの細かさ（分解能アップ！）の地形データをじぶんで生成しなおすといったようなことになってゆく。さすがにそこまでは…（てんてんてん）。「超大陸五反田」への道は、まだ輪郭すら見えていない。輪郭なら見えてるでしょ？ 見えてるからこそ「超大陸五反田」という名前にするんでしょ！？（※真っ赤）
・[4072]
> ばーん！！！ できる子！ ゆんゆん！！（※直訳）もっとも、真に「できる子」は最初から「サポートベクターマシン（SVM）」するんだろうな。
> 本件ゲームに内蔵された超べりーナイスな「地形の自動生成」のアルゴリズムにあって、海底の地形はもっとおもしろくつくられるけれど「-80」のところで打ち切って（丸めて）あるんかなみたいに思えるヒストグラムだ。
「地形の自動生成」本来の関数が吐く（出力する）「-80m」よりはるかに深くまであるであろう「海」や、実は0mから10mまで（未満）の「平地」も「0か10か」という2値ではなくなだらかに小数の値を持っていたのを、ばっさり丸めてからゲーム画面に出してきていると思われるところ。なるほど「-80m」と「0m」、それに「平地の輪郭」を表わす色でプロットされた点に便宜的に与えた「-3m」という標高の地点はなかったことにしてから学習させたほうがよくないですか。えー…（てんてんてん）。（※今後の課題）
https://uribo.github.io/practical-ds/03/handling-missing-data.html
> 欠損値を予測値で補完する方法 (imputation)
> k近傍法 (k-nearest neighbor algorithm) は特徴空間上で隣接するデータを元に、多数決での分類を行う手法です。クラス分類や回帰問題に利用されますが、特徴空間上の距離を利用して、データに含まれる欠損ではない値から欠損値を補うことが可能です。
256×256のマップの外側を推定しようというのは「欠損」なんてレヴェルじゃない。（※言いかた）
・スーパーえむジンせんせい「Ｒとカーネル法・サポートベクターマシン」
https://www.cis.doshisha.ac.jp/~mjin/R/31/31.html
> パッケージkernlabには、データの特徴を分析するアルゴリズム関数kfa(Kernel Feature Analysis)、カーネルヘッビアン(Kernel Hebbian)アルゴリズムによる主成分分析関数khc、カーネル準相関分析関数kcca、適合ベクターマシン関数rvm(Relevance Vector Machine)などがある。
> 前田英作
わあぃ前田英作せんせい。（※恐縮です。）
> パッケージkernlabには，カーネル主成分分析の関数kpcaがある。
> ここではパッケージkernlabの中のSVM関数ksvmを紹介する。
> support vector machineをサポートベクターマシンと訳するかそれともサポートベクトルマシンと訳するかについては議論がある
> support vector machineをサポートベクターマシンと訳するかそれともサポートベクトルマシンと訳するかについては議論がある
カタカナでどう表記するかということを「訳す」とはいわない。カタカナで書いてあっても、そこには原語がそのまま書いてあるものとみなして読む。これが理系だ。（キリッ
・[4763]
> 現代のわれわれは気づかぬうちにすごく理系になっていたのである。（※嫌味）
・[4093]
> 「2倍」でも数字で書くのである。「1倍」もあるし「1.2倍」もあるし「0.9倍」もある。大昔の昭和時代に比べれば、ちょっとしたわたしたちことごとく『ちょっち理系っぽくない？』である。白衣を着てみせるというのではない、本質のところで理系とは何かということにおおらかな共感を持つように育つ。
・[4404]
> 「花粉症の患者」という表記がなされるまでの長い道のりよ。気のせいだとか我慢が足りないとか言われてきた。もうお忘れですか。（※反語）
・[4093]
> 大昔というか、ちょっとそこの昭和時代には（げふ）「2倍」みたいに言ったり書いたり、あるいは他人が「倍」と言ったのを「2倍ですか」などと確認しようとしただけで「酒がまずくなる」…いえ、「細かいことを異常なほど気にするやつ！」とみなされて、端的に言えばばかにされていたということだ。
・[3661]
> > 1965年頃からは、趣味誌において「ブルー・トレーン」という表現が使われ始めている。
> 「ブルー・トレーン」！！ なんとなく聞き覚えのある懐かしい響きだよとはこのことだよ。本当に「ブルー・トレーン」という発音をしていたんだよ。
・[4072]
> カタカナではいろいろな表記があるけれど2006年「サポートベクターマシン」という表記の1例です。困ったら「SVM」と書いて本場みたいな発音でごまかしておけ。…「SVM」の本場って、どこですか？ えー…（てんてんてん）。
・[4652]
> 「SVM」をどう書けばいいのかじぶんで悩むことは通常ない。ボスの言うとおりにすればいい。ボスは絶対に正しい。…っさー！！（※最敬礼）
・[3974]
> …『なんくるないさー』そこでくるかっ！！
どう呼ぶかわからないから呼ばない。（違）
・[4652]
> …あ、はい！ 順番にお伺いしマス☆。
・リアルシュタゲ（※意訳）
https://www.nttpc.co.jp/gpu/usecase/tdu.html
> 今や機械学習は産業のあらゆる分野で必須の道具になりつつあり、「基礎となる技術や理論を身に付けておけば社会のどこに出ても役立つよ」と、学生にはいつも言い聞かせています。GPUサーバーは強力で優れたツールではあるものの、今回取り組んだコンテストでも分かるように、頭を絞らなければならないのは基本的な考え方やアプローチの部分です。ですから、自分が書いたプログラムが動いた、良かった、で満足するのではなくて、イロハをきちんと理解した学生を育成していくのが私たちの努めと考えています。
研究室でコンピューターに向かっていると、実在しない女の子のマボロシが浮かんでは消え、浮かんでは消えする。なお、非実在とは言っていない。（※ソコジャナイ。）
https://www.famitsu.com/images/000/191/389/y_5e2d7b7a8c3de.jpg
いるのに見えてないんだよ。…背が低いんだよっ！（もっと違）
> 足立区北千住ほかにキャンパスを構える東京電機大学
SVMの「本場」って、東京の足立区だったんですね。…東京の足立区とか！！（※真っ赤）いえいえいえ。前田英作せんせいのおられるところが「本場」なんですよ。（※個人の感想です。）
[4768]に続きます。
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