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「情報と鉄道」「ユニバーサルデザインと鉄道」「社会と鉄道」がテーマのフォーラムです。(16歳以上対象) 【このフォーラムについて】



by tht

[3571]

実例に見る日英対訳(17) 「ランダムフォーレスト」に野生はあふれ

発想 研究 道路 バス 数学 仮名 主成分分析 散布図 クラスタリング 盆栽


うしろから読む「ティップスせんせい」
※「シルエット」はフランス語です
よくわかる現代「統計B」への射程(仮)
【ごはんの隣にフルーツ】キッコーマン「テリヤキ」ほかを読み解く(談)【いわゆるひとつのバリアシオン】
【船橋】いま問う「「累積ハザード紙」を『買物カゴへ』」のココロ(談)【東広島】
【計算機統計学】「データ要約」とは何か【DBSCAN】
「レベル集合ツリー」から「ランダムフォーレスト」まで


 つっ、ついにこのボタンを([3106])…じゃなくて、およそ1年11か月ぶりに「英語で数学」([3152])ですよ。万博記念公園「やったねの木」については[3566]を参照。(※本文とは無関係です。)「実例に見る日英対訳」と題した一連の記事は「ビバ! クールなジャパンの「お・も・て・な・し」(Omotenashi)。日本語とニッポンのフシギを堪能します。」とのことで、▼全体としては「統計B(応用統計)」のような内容を英語で(も)読みながら、▼なぜか太宰府天満宮の茶店のおしながきのほうなど眺めます。…わけがわからないよとはこのことだよ。(※ほとんどの表現は演出であり、すべての演出は表現です。)

[3106]
 > ぬおー、はかせー! (悪役の)はかせー! 「つっ、ついに『このカギ』を使うときが来たようだなっ! ごっこ」ができそうです。(感想は個人です。)

[3152]
 > 「数学版 これを英語で言えますか?―Let's speak mathematics! (ブルーバックス)」
 > 「うだつにあがって逃げきる」(make it through the last day of the year)

・はいふれっ! …ヤマハ発動機です
 https://www.yamaha-motor.co.jp/marine/history/boat/index.html

 > ハイフレックス船型の出発点は、「乗って楽しいフィーリング」であった。海でボートに乗る楽しさを引き出すために、FRPシェル構造のメリットを十分に活かし、船底の断面形状を滑らかで美しい曲面とした。また全幅を1.5mに抑えてトレーラー対応としながらも、走行性能は群を抜いて高く、そのシャープな動きを目にした川上社長がハイフレキシビリティの意味を込め「ハイフレックス」と命名。

 …コレジャナイ。いまひらがなで「のってたのしい」などと(略)FRPではあるけどね。

・「あふれ領域」はあふれ
 https://www.weblio.jp/content/%E3%81%82%E3%81%B5%E3%82%8C%E9%A0%98%E5%9F%9F

 > あふれ領域をあらかじめ作成しておくことで、ファイルが満杯になってもシステムが停止してしまうようなトラブルを防ぐことができる。

 はあふれっ…これでもないような気がするよ。(※演出は表現です。)

・アメリカ版「キッズコーナー」とはにわ!!
 https://sendai-eigo.com/nagamachi-eikaiwa/3127-2/

 > 下の図を見て下さい。

 https://sendai-eigo.com/nagamachi-eikaiwa/wp-content/uploads/2016/03/shape.jpg

 わあぃ…ざっくりざっくり!

・なんとタイヤ館「レストコーナー」のイメージです
 https://www.taiyakan.co.jp/shop/kawanishi/diary/435191/

 (大昔の)例規集みたいなのに「コーナー」と書いてあると(例規集みたいなのが改訂されるまでは)「コーナー」としか書けないお役所みたいなの(中略)お役所と同じく「コーナー」と呼びさえすればいいなどと…なんだかなぁ。「センター」については[2959]を参照。なぜ「コーナー」と(新しい施設でも)命名され続けるのかというところをですね(略)…なんだかなぁ!


★うしろから読む「ティップスせんせい」


 食べる前に飲む! 本は後ろから読む!([3199])…わあぃターャジス。この記事も例外ではなく「『ランダムフォーレスト』ってなによ@何なのよっ!!」というときは後ろから読む! これだね。

※現在、一部のブラウザ(くぁんたむなどと称するキツネ)で、シフトJISの文字列を含むページ内アンカーが機能しない不具合があるようです。57.0.1でも直ってません…なんだかなぁ。翻って、そこまで基本的な(すでに「よく枯れて」いるはずの)機能で新しく不具合が出るくらい、全面的に刷新されたのだということはよくわかりました。(棒読み)

※2018年2月4日に追記:58.0.1で直りました。

[3435]
 > 枝幸町(合併前の歌登町)「なーるほど歌登」より「おいしいロール牧草の作り方」をご覧いただきます

 > > サイレージは、空気を嫌う乳酸発酵によって作るため、含水率や空気の遮断に注意しなければなりません。一方、乾牧草に比べてタンパク質などの栄養価が高く、牛も喜んで食べるというメリットがあります。ラッピング後最短1ヶ月ほどで乳酸発酵が完了し食べさせることができるようになり、おいしい牛乳の基となります。

[3403]
 > 農業・食品産業技術総合研究機構「歩走行」(2004年)から富士通「とりあえず再起動する」を経て角川つばさ文庫「いみちぇん!」に至るルート

 > いつかどこかで関連が出てくるのではないかといって、統計っぽい話題を集めておきました! いまは脈絡がないように思えても、そのうち関連が浮かび上がってくるかもですよ。本当でしょうか。
 > じぶんが統計をきちんと読めているのだろうかと確かめたければ、じぶんが専門ではない分野の統計やデータや図表を眺めるのが好適であろうと、こういうわけでウシです。

・おしえて! ティップスせんせい(※実際のサイト名とは異なります)
 http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html

 > 入門篇 第01〜11節
 > ベクトル篇 第12〜18節
 > 行列・配列・リスト篇 第19〜26節
 > 関数とプログラミング篇 第27〜36節
 > 数値計算篇 第37・38節
 > データフレーム篇 第39〜46節
 > グラフィックス篇 第47〜58節
 > 統計解析篇 第59〜74節

 > 第74節 その他の分析方法の紹介

 ティップスせんせいが誇る『74分の74』(※最終の節)にして「因子分析」「正準相関分析」「判別分析」「主成分分析」「クラスター分析」「回帰ツリー」「時系列解析」「生存時間解析」「ノンパラメトリック回帰」を大急ぎで俯瞰してからの「別稿に譲る」状態となっています。(連続量[3399]でないという意味で)量的でない変数(しかしカテゴリカルなままでは扱いにくいので何らかの数量化[3500]を経た「量的な質的変数」みたいなの)にかこまれて(大巾に中略)主成分分析(とも呼ばれる行列の固有値分解[3566])を使わねば何も考察できまいてみたいな状況下から勉強を開始せざるを得ない現代のわたしたち、第01節から第73節までの『積み上げの上!』に第74節があるのではなくて、最初から第74節を勉強しないといけないのですよ。

・本来の「ティップス先生」はこちらです(2001年4月)
 http://www.tamagawa-up.jp/book/b27767.html

・別稿ございます付近
 http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/index2.html

 こう、クラスタリングにはあまりアレかと…いえいえいえ、ありますよ。クラスタリング。

 > 2012年 12月
 > Effective FCM noise clustering algorithms in medical images. Computers in Biology and Medicine

 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482512001667

 > Keywords
 >  Noise clustering
 >  Entropy FCM
 >  Medical images
 >  Segmentation

 > Abstract

 > The main motivation of this paper is to introduce a class of robust non-Euclidean distance measures for the original data space to derive new objective function and thus clustering the non-Euclidean structures in data to enhance the robustness of the original clustering algorithms to reduce noise and outliers.

 ええーっ!!(棒読み)『出だしの冒頭!』から『1文が長い』みたいな『イントロと呼ばれる導入部』みたいなのキターっ。

※(英語で書く)論文の「イントロのうまいへた」については[3102]を参照。

 > The new objective functions of proposed algorithms are realized by incorporating the noise clustering concept into the entropy based fuzzy C-means algorithm with suitable noise distance which is employed to take the information about noisy data in the clustering process.

 つまり、ファジィC-meansなんですね、わかります。

 > This paper presents initial cluster prototypes using prototype initialization method, so that this work tries to obtain the final result with less number of iterations.

 「いわゆる初期値問題」を解いてみせるぜ★やあやあ的な、いつかどこかでk-meansの「(自称)改良型!」みたいなのが乱立したみたいなのを、いまファジィC-meansでやろうと、たぶんこういうわけです。(※いえ、それが大事なんですよ。)

 > Gaussian noise
 > the proposed algorithms perform significantly better than the standard existing algorithms.

 比べる相手が素朴すぎるとかって、よくありますよね。…ギクッ。

 > The accurate classification percentage of the proposed fuzzy C-means segmentation method is obtained using silhouette validity index.

※silhouette:シルエット。なぜにフランス語だし。…なぜにフランス語だし!

 なるほどさすがに2012年にもなって、クラスタリングをやるんだというおかたがおみえになれば(あるいはテーマが持ち込まれれば)センセイ、指導(や共著)なさるけれども、ごじぶんではクラスタリングは…本当でしょうか。(※一般的な推察のほうになります!)


★※「シルエット」はフランス語です


・Wikipedia「Silhouette (clustering)」のイメージです
 https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)
 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fd/Silhouette-plot-orange.png

※mammal:哺にゅう類。porpoise:ネズミイルカ(港のイルカ)。

 > The silhouette value is a measure of how similar an object is to its own cluster (cohesion) compared to other clusters (separation). The silhouette ranges from −1 to +1, where a high value indicates that the object is well matched to its own cluster and poorly matched to neighboring clusters.

・まるっと「ネズミイルカ」のシルエットです
 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/bd/Harbour_porpoise_size.svg

 われわれはさっそく材木座(中略)実在したっ!! …じゃなくて、我々にむかって直進してくる「あのシルエット!」におびえながら…よかったネズミイルカですかい。(※シルエットのイメージをストレートに表現しています。)

・「ネズミイルカ」とはにわが知りたい
 https://kotobank.jp/word/%E3%83%8D%E3%82%BA%E3%83%9F%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%AB-111278

 > 背部および体側は藍ねずみ色
 > 胸部はややねずみ色
 > 胸鰭上面は藍ねずみ色で,口角に向って同色の細い帯が伸びる。

 > なだらかな細長い楕円形
 > なだらかな細長い楕円形

 > 分類上、ネズミイルカ科(ネズミイルカ属、イシイルカ属、スナメリ属の3属を含む)を科として独立させず、マイルカ科に含める場合もある。

・Google ストリートビュー 鎌倉市材木座付近(※本文とは無関係です)
 https://goo.gl/maps/aDYa7vHMAMK2
 https://goo.gl/maps/obsV9BtP4vD2
 https://goo.gl/maps/h1DWysnzF2P2
 https://goo.gl/maps/FzDd46UtGUx
 https://goo.gl/maps/SZXnGm7XaD92
 https://goo.gl/maps/ifJ7bPzfziG2
 https://goo.gl/maps/H3fQyUQLh4w
 https://goo.gl/maps/E7BZTZ54qgP2
 https://goo.gl/maps/eHbyBhPUgZE2

 ここで思い出したように英語の話題のほうなど(前略)81っ! 最近のコズミックフロントの吹き替え(81っ!)でジョージ博士「(吹き替え&字幕)ここが農業センターね」といいながら運転するクルマで我々「農業センター」(アリゾナ大学)を訪れて(「(英語)…a lot of sheep... umm,」)「(吹き替え&字幕)たくさんの羊がいる」「(同)私が思っていたのとは/ちょっと違うんだけど」といいながら構内の一角に止めたクルマを降り、さっそくウシを引いた人とすれ違いながら「(英語)はろぅ!!」そして「(吹き替え&字幕)西部開拓地へようこそ!」に答えていわく「(英語)わあぃワイルドがいっぱい!」(※あくまで雰囲気です)との発話を「(吹き替え&字幕)野生があふれてて すばらしいわ!」などと…えーっ。圃場みたいなのを思い浮かべていたらヒツジやウシなどの家畜が(手が届くくらい近いところに)たくさんいたので(=においもするので)「動物もいるのね!(あなたかわいいわ)」みたいな(略)ですよね。「千葉市乳牛育成牧場」については[3548] を参照。…なんだかなぁ。『「実は具体的な予想などしていなかった」のに「札幌の時計台よりがっかり」』みたいなのについては[3403]を参照。ひいては(中略)宇宙飛行士の模擬面接みたいなの! 「ここ(履歴書)には書いてないけど小規模な○○の体験もあるわ!」…アピールいただいてアリガトウ。もういいわ。(※感想には個人差がございます!)

・「wild」とはにわが知りたい
 https://ejje.weblio.jp/content/wild

 > 〈鳥獣・草木など〉野生の,野育ちの
 > 〈獣・鳥など〉人慣れしない,暴れる.
 > 彼女はひどく彼に会いたがっている.
 > 《口語》 楽しい,愉快な,すてきな.

 うーん…「ひどく」は書き言葉であって、しかも大昔の「いかにもな翻訳調」([3393],[3403])ではあるのですけれど、いやいやいや。むしろ上述の発話のニュアンスにいちばん近いのはこれかもですぞ。現代の水準で新規わたしたち、仮には「実際、彼はひどくうまくやっていた。その時までは。(傍点訳者)」…じゃなくて、「彼に会いたいという気持ちを、彼女はまったく隠そうとはしなかった。」などと訳してみようではありませんか。うん、それを仮訳というのですよ。(棒読み)

・Google ストリートビュー 「わあぃワイルドがいっぱい!」付近
 https://goo.gl/maps/rm5XqxBR4bt
 https://goo.gl/maps/QWmhrboQVFu

 「農業センター」で飼われているおとなしいヒツジやウシなどの家畜を指して「(英語)わあぃワイルドがいっぱい!」などと(気持ちを何も隠さずに)発話しちゃうジョージ博士もたいがいなんですけど(大巾に中略)辞書を引きさえすれば吹き替えできるなどと…たぶんとんでもない。「(英語)わあぃワイルドがいっぱい!」との発話にあって、しかし「ここには『愉快なひとたち』(※家畜です)がいるのね!」などと吹き替えれば嫌味に聞こえてくるなどの…むずかしいことよのう。

[3403]
 > ピジン言語のよくわからない感じを日本語で無理に表現すれば「それが言語だというのですね。」くらいかなぁとの想像にございます。日本語で「それが言語だというのですね。」といわれましてもですね(略)まったく意味やニュアンスがわからないことがわかります。「教科書がきちんと読めない」⇒『書いてあることは読めるけれども意味がわからない』([3327])って、こうですか? わかりませーん。

 > 「お伽小説 悪戯な小兎」は日本語の質が高そうだと思うのですが、その後の『各種「ピーターうさぎ」ございます!(※定本と呼ばれるには至らなかった)』にあって、オトナが小手先で試行錯誤するような、こんなの(※)、どう訳せばいいんじゃい、というあたり、翻訳者が『いかにもな翻訳調!』という一種「ピジン言語的なもの」の「母語話者」になっていなかった時代なんだとわかります。その後の世代の翻訳者は、じぶんが子どものうちに翻訳文学に親しんで育ったのですから、これはもう比べようがないほど豊かに、母語として「翻訳調!」を使いこなせるというわけです。(※やーい独自研究@誰によって?)

・「傍点訳者」を辞書で引く時代が来るとは思ってもみなかったよ付近(※キャプションは演出です)
 https://ejje.weblio.jp/content/%E5%82%8D%E7%82%B9%E8%A8%B3%E8%80%85

[3540] 船橋市からのお願いです
 > > ビャクシン類も緑には違いなく、しかも常緑樹で公害に強い木として庭木やかき根として好まれています。
 > > ビャクシン類の抜き取り、別の種類との植え替え、さらにビャクシン類を植えないよう市民の皆さんのご協力をお願いします。

 > わたしも素人ですけど、(いまの)わたしから見ても、『昔の素人!』が何をどう考えちゃって(=いわゆる「素人理論と呼ばれるセオリーみたいなの」をこしらえちゃって)『公害に強い木!』などと(略)…理解に苦しむなぁ。(棒読み)

 > 船橋市内の大きな道路や工場の近く、それに東京湾のほうなど間近に眺めながら我々『このへんは公害がひどくって』との決まり文句をあいさつ代わりにしながら『公害に強い木!』を植えさえすれば公害というものを乗り越えたかのような錯覚のほうなど…昔の人って、やあねぇ。(棒読み)

 > 「原形質膜の機能からみた植物のアルミニウム障害及び耐性機構に関する研究」(1993〜1994年度)のセンセイが回答されています。メカニズムも考えずにpHの値だけ見て酸性だのと…がびーん。(※がびーんはイメージです。)

[3350]
 > 日本語でもできていないことが外国語でできるわけがない([3048])とは、このことです。仮に「CEFR」の枠組み([3061])で言語運用能力を評価する「セカイ観」が日本にも導入されたとしますと、日本語の母語話者がじぶんの言語運用能力を過大評価している(これまで合理的な方法で評価したことがなかった※)、もっともらしく日本語を並べてはいるが、まったく体系的な言語運用能力には至っていない人(議論できない、意見をいえないなど含む[3132])が、驚くほど多いかもしれない(「考えない人」[3125]が大多数である)ということが一種『再発見』されていくのだろうと予想します。(あくまで予想ですが見解です。)

 「これは私の意見なんですが」などと(略)それを意見というんですよ。かといって「私見」だとことわりさえすれば何をいってもいいなどということもまたあるわけないのですよ。

[3126]
 > > ドーロムービー
 > > まわり道どころじゃないぞ!

[3350]
 > > ロードムービー(road movie)は、映画のジャンルである。(略)ストーリーの結末は曖昧な作品も多い。
 > > 1960年代から1970年代にかけて、数多くのロードムービーが制作されている。

 > ロードムービーを観て自動車が欲しくなる、既に持っていれば旅に出たくなるといって、うーん。映画が不満だらけであればあるほど、何かが「じゃっ起」されるんではないですかねぇ。

 > 意図的にアレなつくりをしていたロードムービー(初代)を見て、「こんなの、じぶんだってつくれるもん☆」といいながらつくってみて、「素」でもっとアレになったのがロードムービー(2代)でしょ、などと、後年、ロードムービーと呼ばれたジャンルが確立していった過程を想像しながらのうのうと(もっと略)。それをぜんぶわかってなお「わあぃロードムービー!(わあぃお約束キター!)」といって楽しむのが3代目ですよぉ。「BBCプロムス」([3312])も参照。15年以上あれば、3代目まで進みますってば。

 (質的な意味での)『3代目』でだいたい終わる(※廃れるということでなく、それ以上の変化が起きない『さい終けい態!』[3401]、の意)のは、3代目の行動の特徴がまったくスクリプトじみていて(仮にドーロムービーでいえば、その内容にはまったく無関心で、ドーロムービーとカテゴライズされた映画を遠い目で見るニヒルなじぶんかっけー…げふ)、そこから新しい楽しみかたなどを見出していけなくなるからですよ。(※『私見』です! …こういうのを「私見」というのですよ、の意。)


★よくわかる現代「統計B」への射程(仮)


・(再掲)日経リサーチ「主成分分析」
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1632

 > 線形代数における固有値問題は高校数学では学ばない。大学においても理科系では1年生で学ぶが、文科系では数学を使う分野(計量経済学など)を除いて学ぶ機会がない。そのため主成分分析を固有値問題として説明されると、理解が困難な人が多い。

 > しかし、主成分分析を理解し、データ分析で利用するためには、必ずしも固有値問題を数学的に理解していなくてもよい。

 それは「理解」したうちに入るのかどうか疑問ですぞ。厳密に「数学で理解」(※いつでも自力で所定の式を導出してみせることができるレヴェル!)しないのを「数学的」(※「的」に傍点)にのみ理解する(※数学的操作の手順とその目的のみ承知している)というのですよ。…その発想はなかった!(いえ、ありますってば。)少なくとも「数学的」(※「的」に傍点)には「(行列の固有値分解という数学上の操作を)理解」しないと始まりませんですとも。ええ。(※個人のお客さまの感想です。)

 > また、固有値問題を知っているからといって主成分分析を使って、実際のデータ解析を上手に実施できるとは限らない。むしろ主成分の性質を理解していることがデータ解析の成功にとって重要なことである。

 あなた(少なくとも)「二次元表」や(多次元の)「ベン図」([3403])で考えるべき(多次元な)ことを1次元に射影しちゃってるでしょ。…ギクッ。

 データ解析や調査を「成功」させるためのコンピタンスは2つあって、1つが(少なくとも)分析手法を「数学的」(※「的」に傍点)に理解することで、これは理系ならバッチリなんですよ(=習わなかったとしても、その場でバッチリ、理解できるんですよ)。2つ目が「社会調査のセンス」([3543],[3560])であって、これは文系と称される学部・学科なら必ず身につく(習いさえすれば必ず身につく)というものでもなく、ましてやそもそも理系と称される進路を選択なさった時点でだいたい分かれてくる興味や適性みたいなのとして、(あとから身につけようと思っても)まったく不向きであるということも往々にしてあるとみられるのですよ。こういう二次元表みたいな話を、数直線の上で語っちゃうひと低〜い!(※一部の表現は演出であり、必ずしも当社の見解を示すものではありませんみたいなのー。)

・「始まらない」は「しかたない」の類義語です
 https://ejje.weblio.jp/content/%E5%A7%8B%E3%81%BE%E3%82%89%E3%81%AA%E3%81%84

 > 今さらじたばたしても始まらない.
 > 泣いたって始まらない

 再びティップスせんせいです。

・譲られた別稿はこちら(※推定)
 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320111035
 https://www.amazon.co.jp/dp/4320111036

 > 本書は,重回帰,関数データ解析,樹形モデル,判別分析,一般化線形回帰,ニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,生存時間解析について解説し,Rを使ってこれらの手法を利用する方法を述べている。本書で取り上げた手法は,それ自体が有意義なマシンラーニングを実現するための有力な道具であるとともに,より高度な手法を理解したり構築したりする際の礎にもなる。第2版にあたり,第3章 関数データ解析,第7章 ニューラルネットワーク,第9章 生存時間解析を全面改訂した。

 まさにティップスせんせい、第74節から「主成分分析」「クラスター分析」を除いたあたりらへんぜんぶ(ここからここまで)お願いできるかしら(おいくらかしら)みたいな目次になってますよね。(※表現は演出です。)

 > (カスタマーレビューより)
 > マシンラーニングと聞いて世間一般の人が想像する「人工知能めいた何かの実装方法」ではなく、「実装方法の基礎理論とRを使ったトレーニング」だと思ってください。

 うーん。教科書ですからね。本書を使って授業を展開した上、試験を実施して、成績をつけねばなるまいて。んだんだ。(棒読み)

 まっとうに統計を学ぶには一種『ワイルド』な(※「自然界の」という意味で『自然な』)データが要るんですよ。物理学や農学(※)でもないのに統計だけちゃっかり学ぼう(※センセイから見て「学ばせよう」)なんて、むしがいいったらありゃ(略)とはいえ、そのために本書のような教科書があるわけですけど、データとセンセイがともなわなければ(※)、まっとうな講義や演習にはなりようがないなどと…ギクッ。本書を教科書に(あくまで『統計B!』(応用統計)みたいな)講義や演習を開講できるのは著者(ら)だけかもですよ。…なんだかなぁ。

※作物や動物(魚を含む)が育つ条件をおぜん立てはするけれども、作物や動物(魚を含む)がじぶんで育つんですよ、という意味で「自然界の」ということです。対照的に化学は人工的なパズルみたいなものさね。…えーっ。

※「統計B!」みたいなのを学ぶ時期と前後して(=同じ学期の別の曜日とかに)、統計の授業で題材とするデータそのものに関する講義も受けるんでしょ、という前提で、(学部や学科のカリキュラム上)持ちつ持たれつな授業や教科書の設計になっているのではなかろうか、の意。

・総務省統計局「統計学習の指導のために(先生向け)」より高3数学「平成20年度「確率統計A・B」における授業実践(PDF:7,660KB)」神奈川県立神奈川総合高等学校の実践です
 http://www.stat.go.jp/teacher/
 http://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c1jissen/jirei3-1.pdf
 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata/laboratory/file/2006-Takahashi.pdf

※平成20年は2008年です。

 > 本校数学科では, 平成19年度まで数理系の類型科目として「自然の数理」「数値計算とコンピュータ」「数理外国事情」「複素平面」「確率統計研究」の5科目を用意していたが, 平成17年度の「自然の数理」が開講されたのを最後に希望者が集まらず閉講状態が続いた.

※ここでいう「本校」とは神奈川県立神奈川総合高等学校です。「数理外国事情」って、どんな感じだったんですかねぇ。いわゆる「TT!」で英語科の先生が「外国事情」として科学論文を題材にしながら数学科(や理科)の先生が「数理」の部分をレクチャーするなどの…本当でしょうか。(※一般的な想像です。)

 > 通常の授業以外に, 校外学習や外部講師による講義

 じぶんでは教えきれないといって、じぶんのせんせいを呼んでくるせんせいって、いますよね。…ギクッ。(※いえ、これはこれで「有意義な時間」でございます。)

 > 「ポテトの長さを分析しよう」

 わあぃモグモグ(M)&ワクワク(W)…じゃなくて、ナマルクドド(N)みたいなのキターっ。…もすはどうしたもすはっ。(※マークはイメージです。)

 > 「視聴率調査」「母平均の推定」「母比率の推定」
 > 各テレビ局は,コンマ以下の数字まで気にしているが,本当にこのことは意味のあることなのだろうか,という問いかけを投げ掛けた.実は意味のないことなのである.その背景として推定論がある.

 …ぐふっ。「第11回」まで『回を重ね』て、その話題ですかっ。こんなの(…『こんなの』みたいなの!!)は初回でさらっとですね(略)ですよね。

 > 数学Aの復習に多くの時間を割いてしまったので, 仮説検定やランダムウォークなどの確率論ならではの分野まで触れられずに終わってしまった.

 …そこじゃない、そこじゃないんだっ(棒読み)。

・いわゆる「TT」
 https://kotobank.jp/word/TT-182795

 > てぃーてぃー
 > てぃーてぃー

 (どちらを向いて話を聞けばいいかが定まらないという物理的な意味で)受講する側としてはたいへん気が散るのですよ。結局、英語科の先生が数学のトピックもじぶんで扱えるか、数学科の先生が英語論文の輪講みたいなのをできるようにならないといけないんですよ。…ギクッ!!(※あくまで演出です。)

[3452]
 > ナマルクドド:直前まで生きていたかのような温度とやわらかさの食べものを手で食べながら、飲みものをストローですすること。

 > しょくん! こたえあわせのおじかんだっ。おもうぞんぶん○○してくれたまへ。

[3371]
 > わあぃでっかい意味ありげ重たいっ。***でっかい意味ありげ重たい***。我々『しんみり顔!』で「有意義な時間」といって、その実、「でっかい意味ありげ重たい」とのことでございます。

 うわぁ「ヘヴィなんだよね」(エコーはいりまーす)からの「ブリは照り焼きに限るのよぉっ!!」(エコーはいりまーす)みたいなのそのものだよね。(棒読み)「有意義な時間」などという便利でおトクな決まり文句とも呼ばれる常套句があるから発話されるだけであって、その意味なんて、あまり考えていないんだよね(エコーはいりまーす)。モスバーガー1号店(だった場所)の前でひとしきりぼーぜんとしてみせてからのJVCと書かれたヘヴィなビデオカメラ([3393])を回しながら後ずさり(中略)「(じぶんでいう)きずついた!!」も流行語でしたなぁ。(棒読み)あまつさえカラオケが流行ったんじゃなくてエコーが流行ったんだよね。歌いたいんじゃなくてエコーしたいんだよね。…その発想はなかった!(扇風機にむかってワレワレハー!!)

[3393]
 > この映画がはやるまで、「フュ」だの「フィ」だのという発音は珍しく、『フイルム』と発音しても間違いだとも恥ずかしいとも思われていなかったやの錯覚にございます。

・モスフードサービス「テリヤキバーガーに限る」とは(※公式見解です)
 http://mos.jp/faq/company/history/


★【ごはんの隣にフルーツ】キッコーマン「テリヤキ」ほかを読み解く(談)【いわゆるひとつのバリアシオン】


・「テリヤキは甘くない」のイメージです
 https://oshiete.goo.ne.jp/qa/372413.html
 https://ejje.weblio.jp/sentence/content/%E3%83%86%E3%83%AA%E3%83%A4%E3%82%AD

 > キッコーマンのテリヤキソースとして、しょうゆのセクションで、普通のスーパーで売っています。

 > アメリカ合衆国などでは“teriyaki”とはテリヤキソース(teriyakisauce)を用いて下味付けをした肉料理を指す。
 > 醤油味を基本とした「テリヤキソースを使った付け焼きグリル料理」のことをテリヤキと称する
 > スーパーマーケットなどでは瓶詰めされたテリヤキソースが販売されている。

※「付け焼きグリル料理」は原文ママですが、付け焼き刃みたいな翻訳って、こうですね!! 「焼いてないから焼なましじゃないもん。」については[3546]を参照。

 > テリヤキソースには味醂、日本酒など日本独自の調味料は使用されず、頻繁に洋酒、ニンニク、ゴマなど本来の「照り焼きのタレ」と違う原料で製造されている。
 > キッコーマンの日系二世のセールスマン、タム吉永が彼の母親の調理した和食、魚の照り焼きをヒントに、肉料理に合う醤油ベースの料理法「テリヤキ」を発案した。
 > テリヤキソース調理法はキッコーマン主催の料理教室や販売促進用の小冊子などで、ゆっくりとアメリカに定着し現在の地位を確立してきた。

 > その他のメニューは、天ぷら、チキンやサーモンのテリヤキ、鉄板焼き、焼き鳥、うどん、蕎麦、シャブシャブ、焼肉、ラーメン、カレーライス、和洋折衷の料理(フュージョンと称する)などである。

 サーモンのテリヤキっ…うーん。右から2番目は『シュガ!!』だよね☆覚えなおしたからダイジョーブ…じゃなくて、「ヘヴィなんだよね」のほうなどエコーしてもらっていい感じですか週末とか忘れててくれますかみたいな(以下略)なんとニチロ「鮭フレーク」については[3492]を参照するんだなこれがっ。(※演出はすべて表現です。)

 > 単に甘口のバーベキューソースを指してテリヤキソースと呼ぶ場合もある。

 ウゲゲな肉・肉・ポテト・肉・コーラ・肉・ロブスター・肉っ!!([3403])「日本食」だと思って食べるというのではまったくなく、気の利いたエスニックな(いわゆる「変わり種」枠みたいな)ソースの1つですね、わかります。「ソース類」([3171])も参照。

・わあぃ「バリアシオン」
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E3%83%90%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%82%AA%E3%83%B3

 > 同じ種類のものだが、他と少し違うもの

・「お砂糖とストレス」日新製糖のコンテンツです(※コンテンツは読み物です!)
 https://www.nissin-sugar.co.jp/enjoy/research/stress.html

 > 参考:精糖工業会発行資料

 > 砂糖の甘味を舌が感じると、その情報は脳に伝わり、脳は「エンドルフィン」と「セロトニン」という物質を分泌します。この2つの物質が、ストレスを解消するのに大きな力を発揮してくれるのです。

 砂糖の(単位時間あたりみたいな)量の問題でなくて、甘みを感じるというパターン認識上のスパイクみたいなのってことですね。…本当でしょうか。「ガトーショコラのひとくち目っ(目の前に広がるいちめんのカカオ畑っ)」については[3477]を参照。

 > 食事でタンパク質豊富な食品(肉や魚、卵、牛乳など)を摂った後に砂糖を使った甘いデザートを食べることでトリプトファンとブドウ糖が同時に摂取でき、セロトニンが効率よく合成されてストレス解消に繋がるのです。

 ごはんの隣にフルーツ!(=後述)

・「きずついた」とはにわ
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E9%9D%92%E8%8F%9C%E3%81%AB%E5%A1%A9%E3%81%AE

 > ヘコんだ
 > ショボンとした
 > しょ気た
 > 青菜に塩の

 「何が」とはいわずに「きずついた!!」とだけ叫べばいいんですよ(=当時)。…なんだかなぁ(=当時)。

[3403]
 > わあぃ…小町的にCDラジカセ重〜い! ねえ、小町的にCDラジカセ重〜いぃ!! …聞いてるぅ? 小町的にCDラジカセ重ぉ〜いッ!! それでもCDラジカセを代わりに運んでくれたりはしないのが「兄さん」でしたとかなんとか。…いやいやいや! それ、代わりに運べっていってたの?(※年少者の発話の特徴を約8倍に誇張して再現しています。)

・手づくり「テリヤキサーモン弁当」のイメージです
 http://nerdymamma.com/wp-content/uploads/2016/03/easy-recipe-for-pan-fried-asian-salmon-with-teriyaki-random.jpg

 ウナギだよねこれ、ゼッタイこれウナギだよね。(棒読み)

・「テリヤキサーモンにもジップロック®!」みたいなの
 http://www.simplyrecipes.com/wp-content/uploads/2017/09/SousVideTeriaykiSalmon-horiz-a-1800.jpg

 いよいよもってウナギだよね。(棒読み)

・なんじゃコリはー(棒読み)
 https://i0.wp.com/angsarap.net/wp-content/uploads/2013/10/salmon-teriyaki.jpg

 ざるうどんと天津飯とうな重と芋ようかんとみたらし団子とあんぱんのイメージがひーひーいいながらフュージョンしてるよね。…キュウリはフルーツなのデスよ!! 『縁側で夕涼みしながらレンゲでみそ汁!』については[3520]を参照するのデース!(…えーっ。)

・「ひーひーいう」
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E3%81%8A%E3%81%97%E3%81%82%E3%81%84%E3%81%B8%E3%81%97%E3%81%82%E3%81%84

 > 寿司づめ状態
 > いっぱい
 > ラッシュ・超満員・過密

[3398]
 > ドラえもんの動力…いえいえいえ! 明るい「原子力発電所」と同じくらいの年代かなぁ。(まったく推定です。)フ、フィ、…っフュージョンなほうの炉([3393])だとわかるまで高校で物理を履修しさえすれば、まったく不思議でも怖くもないとの理解にございます。どら焼きどころか、バナナの皮でもなんでもじょぼじょぼと注ぎ込めばですね(略)。同じ反応が(我々の)太陽(…どの恒星でもいいんですけど、の意)で起き続けていて、我々その恩恵を受けてのうのうとですね(略)。

・「フュージョンとはにわ」となりの小町さんの見解です
 http://komachi.yomiuri.co.jp/t/2012/0322/493464.htm

 > ごはんの隣にフルーツ
 > ごはんの隣にフルーツ

 > ごはんのコーナー

 ウゲゲ…(ひじきの煮物がごはんのところまで浸水しちゃってるみたいな)もはやフュージョンとしか呼ばれ得ないカテゴリー…いえ、『越境弁当!』とはこのことだよ。(違)自力で勉強して終わりごろに気づくくらいなら、最初からまっとうな教科書で効率よく勉強したいよね。(…ギクッ。)じょうてつ(東京急行電鉄グループ)「ファンシーと呼ばれるカテゴリー!」については[3503]を参照。

・「○折」とは
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8A%98%E7%AE%B1

 > 1度限りで2度と使わない貴族の食器

 われわれはぐるなび(仮名)なので…やーい仕出し貴族っ!!(※実在のいかなるぐるなびとも無関係です。一般に仕出し弁当には廃棄物処理費用が含まれています。)

・「上から順に「ざるうどんと天津飯とうな重と芋ようかんとみたらし団子とあんぱん」のイメージです」より「うな重」まで
 https://uds.gnst.jp/rest/img/ke6wmrwc0000/s_0n5p.jpg
 https://uds.gnst.jp/rest/img/hxdzz1110000/s_0n7p.jpg
 https://uds.gnst.jp/rest/img/adb9ktfg0000/s_0n5i.jpg

 最初からデザートまで並べてみせる「セット」の写真がアレなんですよね、わかりますわかります。「AUTOGRILL®で「ヨーグルトかっぷ」(※意訳)」については[3557]を参照。

[3539]
 > パフェなどというものは無表情でもくもくと10時半ごろから11時までに食べるのですよ。えっ? 午前なのか午後なのかですって? それを聞いちゃあいけないなぁ。(棒読み)

[3557]
 > 朝食を(きちんと)食べた人なら、「12:33」(※レシートまま)に「ヨーグルトかっぷ」みたいなのに手は出ませんよね。

・合成「天津飯と芋ようかんとみたらし団子」のイメージはぜんぶ小山田茶店のせいだっ(※実在の小山田茶店とは無関係です)
 https://goo.gl/maps/TnQGYUbFQhn
 https://media-cdn.tripadvisor.com/media/photo-s/09/85/08/ae/caption.jpg
 https://blog-001.west.edge.storage-yahoo.jp/res/blog-2b-7c/hsnm3373/folder/1277011/10/40649810/img_5_m

 > 抹茶セット(餅一個付)
 > 茶店うどん
 > うどん定食(小鉢,ご飯付)

※「,」は縦書きです。

 > ざるそば
 > チャンポン
 > 親子丼(吸物付)
 > カツ丼(小鉢,吸物付)

※「,」は縦書きです。

 > 釜めし(吸物付)
 > カレーライス
 > カツカレー

 > 各種麺類にプラス二五〇円でミニカレー付けれます。

※「付けれます」は原文ママですが太宰府です。方言かもですよ。本当でしょうか。

・Google ストリートビュー 「太宰府天満宮」付近(※推定)
 https://goo.gl/maps/zN5Nwb8Qods
 http://www.dazaifu.org/

 うーん…(略)。

・観光庁「平成27年度 ICTを活用した訪日外国人観光動態調査 調査結果概要」(2017年1月17日)
 http://www.mlit.go.jp/common/001158958.pdf

 > 基地局情報(ローミングデータ)

 > ・サンプルサイズ 約400万台/年 約30万台/月
 > ・国・地域別割合:出入国管理統計(法務省)を基に拡大推計しているため実態の割合と同じ

 > 10kmメッシュ
 > ※凡例で表示されていない地域は、集積人口がない、もしくはプライバシー保護のための秘匿処理を必要とする閾値よりも集積人口が少ない地域である。

 太宰府天満宮を訪れる訪日客の動向について詳しくわかるという資料ではございませんでした。もっとも、小山田茶店さん(※仮名)に限らず全国どこでもだいたい同じですから…仮には深大寺の門前でも同じだと、こういうわけです。

※特に境内(に見えるところ)にある茶店は、ニッポンというもののイメージの形成上、きわめて重責を負っているのですよ。境内(に見えるところ)の茶店のイメージが「ざるうどんと天津飯とうな重と芋ようかんとみたらし団子とあんぱんのイメージがひーひーいいながらフュージョンしてる」みたいなのを生み出しているのですよ。お客さまのご要望にお応えすべく餅からチャンポンまで(お出しできる限りのバリアシオンに富んだ品を)お出しした結果がこれですよ@なんてこったい。(棒読み)

・Google そばまんじゅう 「深大寺」のイメージです
 https://goo.gl/maps/AcYTeRi5n2s
 https://goo.gl/maps/aZTE6EtVr432
 https://goo.gl/maps/igSjFytMfL92
 https://goo.gl/maps/QEB8V7A2sdQ2
 https://goo.gl/maps/ELt61kk4i6k

 われわれニッポンを訪れたとあらば竹垣にかこまれて赤い布(中略)涼しい顔をして食さねばならぬのだというイメージですよね。うん。…(門前で)ステーキは見なかったことにしよう。そうしよう。(※あくまでイメージです。)

[3560]
 > > つき合いで牛鍋屋に行き、いやいや牛肉を食べたが、帰りにはお寺参りに行く気がしなくなったと述べている人の話もあります。

・「あんぱん」のイメージです
 https://pbs.twimg.com/media/DGAtJROXYAEO3i8.jpg
 https://i0.wp.com/www.forktobelly.com/wp-content/uploads/2016/05/kittyanpan-60_text.jpg
 https://scontent-yyz1-1.cdninstagram.com/t51.2885-15/e35/17077306_909529409150722_1178797076247478272_n.jpg

 …えーっ。

・「キュウリは最も栄養のないフルーツ?」日経スタイルです
 https://style.nikkei.com/article/DGXNASFK0503M_V00C13A7000000/

 > 「キュウリは約95%が水分で、カリウムも含まれています。暑いときにはキュウリを食べてクールダウンしてください」
 > 「漬物を食べる習慣が薄れ、サラダか酢の物、冷やし中華くらいでしか食べられていない。昔ほど量を食べなくなったのです。消費構造が変化したのに、産地からのメニュー提案は少なかった」。大手卸、東京青果営業本部の****さんは苦言を呈する。

 冷夏は冷たし食せよ中華っ『つめたしちゅうか』については[3558]を参照。…さぶっ。(※季節外れでごめんなさい、の意。…献立にも盛り付けにも季節ってものがあるんですよ!!)

[3560]
 > わあぃ茶碗蒸し。わあぃ蒸し野菜。わあぃミニうどん。わあぃ軍艦三種。…逆にいえば、鶏の唐揚げとフライドポテトだけでおなかいっぱい。もう食べられないよ。(※あくまでイメージです。)それならそれで、無理にこんなセットにしないで、野菜も最初から挟まってるサンドイッチやハンバーガーにすればいいじゃない。…その発想はなかった!(棒読み)

 …さて。

・長岡銘竹「職人の思いのタケ」ほか
 http://nagaokameichiku.com/%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E6%A6%82%E8%A6%81/
 http://nagaokameichiku.com/%E6%A5%AD%E8%80%85%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91/
 http://nagaokameichiku.com/weblog/staff/3398/

 > 日本のみならず世界各国へ出張いたします。

 おおー(略)。

・(一社)日本建設業連合会 環境委員会 建築副産物部会「建設廃棄物Q&A」(2016年4月)
 http://www.nikkenren.com/publication/pdf/52/waste_qa03.pdf

 > 都市部の現場に勤務する現場監督のA君。協力会社の作業員は毎日現場近くのコンビニエンスストアにて朝食、昼食を購入し、駐車場の車の中や現場内の詰所にて食事をしている。少しでも廃棄物を削減したいA君は、作業員へ弁当の空容器など食事のゴミの持ち帰りを徹底し、現場では一切捨てさせないという。

 > 近隣とのトラブルといったリスク管理やCSRの観点からすれば、元請会社が責任を持ってまとめて処理することが望ましいと思われます。

 > 自治体によっては事業系一般廃棄物の排出事業者責任が元請会社にあるとするところもありますので、適正に処理されるよう現場内に一般廃棄物用のゴミ箱を設置するなど管理を徹底しなければなりません。作業員の弁当に関しては、仕出し弁当を注文するなどして、容器や弁当くずの処理が適正に行われるよう配慮した方が良いでしょう。なお、作業所にて弁当を購入した際の空容器などは、事業系一般廃棄物として排出しなければなりませんので、適正処理できる業者と契約するなど対策を施す必要があります。

 イラストのついているページだけを読んだときに読み飛ばされる恐れがあって…なんだかなぁ。


★【船橋】いま問う「「累積ハザード紙」を『買物カゴへ』」のココロ(談)【東広島】


・選択科目としての「応用統計」の1例です
 https://www.cst.nihon-u.ac.jp/syllabus/2016/course/1/K52G/5885/index.html

 > 船橋

 > データに潜在する構造を明らかにするために,データを集める目的から収集方法,仮設の立て方,さらに統計解析手法の習得を目標とする

 > 事前に次回の授業内容を授業支援サイトで確認し,あらかじめ教科書の該当箇所を学習して理解状況,質問事項をを授業支援サイトに記入すること。授業でよく理解できなかった点は,配布資料や参考書の関連箇所を参照してよく復習すること。

 > 第10回 多変量解析
 >  多変量解析の考え方,データ尺度による分類,外的変数

 朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」でいう「多変量データ解析法の分類(柳井(1994 b)の図1を一部変更したもの)」みたいな図、ひいては朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」でいう「多変量データ解析法の分類(柳井(1994 b)の図1を一部変更したもの)」をそのままコピーしたみたいな図(※教室で使うならオッケーでぇす)、もしくは朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」でいう「多変量データ解析法の分類(柳井(1994 b)の図1を一部変更したもの)」を端折ってパワポにしたみたいな図で勉強させられるのでしょうか。本当でしょうか。

※この図がいかに古いかといって、「SVM」が出てこず「ワイブル確率紙」([3532])を使うー!(忘れた者はおらぬかー@ぬわんとぉっ!! 売店まで走れっ&3歩以上は走れっ)みたいな「指数ワイブルモデル」がいちばん上に(=重要そう、もしくは最も基本的っぽく=学習者にはそのように見える、の意)出てくる図なんですよ。…えーっ。「潜在変数モデル*」のおさまりもわろい感じです。「クラスター分析」に至っては、おぬしどこから湧いて出たみたいな扱いなんですよ。えー、どれどれ?(※実際の図を参照してください。)

 > 第11回 重回帰分析
 >  重回帰分析の考え方,解法,例題

 > 第12回 数量化理論I類
 >  数量化理論I類の考え方,解法,例題

 > 第13回 主成分分析
 >  主成分分析の考え方,解法,例題

 > 第14回 因子分析
 >  因子分析の考え方,解法,例題

 『論文レポートでの報告文例!』([3406],[3500])…いえ、考察のしかたや判断の基準みたいなのにも言及されるのかどうか…気になります!(※恐縮です。)『急な休講!(快速とまったってよ)』があるかもしれないといって(…いえ、それを「休講」というんですけど)第14回は「削りしろ」ですかねぇ。第13回とまとめて1回でも(理工学部なら)いいんではないですかねぇ。むしろ「(みんな既に知っているように)独立成分分析と同じだよ」のひとことで万事おっけーみたいな…うそーん。(※あくまで偏見です!)

 > 教科書
 > 特になし

 えーっ…(略)。…あれ!? あれあれっ!!(※あざとい演出です。)

 > 演習や宿題で受講者が繰り返し解析することにより,理解を深めるようにする。
 > あらかじめ教科書の該当箇所を学習して
 > あらかじめ教科書の該当箇所を学習して
 > 配布資料や参考書の関連箇所を参照してよく復習
 > 配布資料や参考書の関連箇所を参照してよく復習

 我々いぶかしげに(中略)シラバスの該当箇所と関連箇所を繰り返し参照することにより(略)事実上の教科書みたいな(量と質の)配布資料が配られるんですね。(※推定です。)

・「おぬしどこから湧いて出たみたいな扱い」とはにわ
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E7%84%A1%E8%A6%96%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E3%81%84

 > パネェ
 > パネェ

 > 見て見ぬふりはできない
 > 素通りできないほどの
 > 座視できない
 > パネェ

 > 突き抜けた
 > パネェ

 > 黙っているわけにはいかない
 > ひとこと言ってやる
 > パネェ

 …ま、そういう感じに「クラスター分析」を無理に入れてある図なんですよ。(※見解です。)

・こんな21世紀を迎えていることになろうとは思わなかったよ(※21世紀を既に迎えているとみられます)みたいな「「累積ハザード紙」を『買物カゴへ』」のイメージです
 http://www.juse-p.co.jp/suuchi.html

・ぼくら21世紀だけんね「梅雨明けしたとみられる」の用例です
 http://www.tenki.jp/forecaster/diary/deskpart/2017/07/19/75801.html

 「実は具体的な予想などしていなかった」のに「札幌の時計台よりがっかり」…いえ、具体性のない21世紀のイメージを吹聴されながら我々(中略)「21世紀を既に迎えているとみられます」などといぶかしげにですね(以下略)。北海道には梅雨がないそうですよ。…その発想はなかった!(でっかいどう。)

・理学部の専門教育科目「確率・統計B」広島大学の1例です
 http://home.hiroshima-u.ac.jp/~wakaki/lecture/probstatB11/index.shtml
 http://home.hiroshima-u.ac.jp/~wakaki/lecture/probstatB11/ProbStatB.pdf
 https://www.amazon.co.jp/dp/490306820X

 > 東広島

 > 授業のキーワード
 > 大数の法則,中心極限定理,母集団と標本分布,推定,仮説検定

 > 数学情報課題研究で,確率論,統計学分野の研究を行うために必要な基礎知識を獲得するための科目。確率・統計Aの続きである。

 > 確率変数の分布と,その収束の概念,基本定理について講義する。統計的推測論の基礎として,標本分布の導出,推定,検定の概念および基礎理論について講義する。

 > 確率と統計の基礎理論を数学的に解説した教科書。理論的基礎に重点を置く理学部の講義で利用することを主な目的とすると共に、豊富な演習問題と解答による学習にも配慮しています。
 > また、参考書として、回帰分析法の主要な方法、統計的モデルの選択問題、計算機統計手法、統計ソフトRによるデータ要約などの今日的な情報も豊富に含みます。

 「データ要約」といって、その実、主成分分析やクラスタリングなどの『分析未満!(自動的に出てくるだけ)』の方法等をあえて「探索的な分析(の第1段階)」とみるか、平均、分散、相関係数と並べて「データ要約」としか呼ばずそれっきりにする(=考察に使わない、または考察に使う分析とはまったく独立にしか実行しない)かというのも、立場が分かれてきそうな気配ではございました。

 > (カスタマーレビューはありません)
 > (カスタマーレビューはありません)

 …ぐふっ。(略)


★【計算機統計学】「データ要約」とは何か【DBSCAN】


・「Data Summarization Techniques for Big Data -A Survey」(2015年3月17日)
 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4939-2092-1_38

 本文は読まずに参考文献だけ眺めますが、この大量の参考文献をぜんぶ(タイトルだけ)眺めましたよ@「全鴨席」([3566])だね。あなたはそこに座っているだけで鴨のすべての部位が順番に出てくる。これだね。(棒読み)

 > Generalized fuzzy c-means clustering strategies using Lp norm distances
 > 2000

 > Some methods for classification and analysis of multivariate observations
 > 1967

 > Fuzzy ART: Fast stable learning and categorization of analog patterns by an adaptive resonance system
 > 1991

 > Ellipsoid ART and ARTMAP for incremental unsupervised and supervised learning
 > 2001

 > A self-organizing network for hyperellipsoidal clustering (HEC)
 > 1996

 つまり「ざっくりざっくり!」、ファジィC-meansや自己組織化マップを使いながら「ざっくりざっくり!」というのが「データ要約」ということですね、わかります。

 > Information Retrieval
 > 1979

 > A statistical method for evaluating systematic relationships
 > 1958

 > A computer program for classifying plants
 > 1960

 > Cluster analysis of multivariate data: efficiency vs. interpretability of classifications
 > 1965

 > Pattern Recognition with fuzzy objective function algorithms
 > 1981

 歴史的「分類」をひも解きながら、「最新のパターン認識」まで俯瞰されておられるっぽいですよ。

 > Density-based clustering in spatial databases: the algorithm GDBSCAN and its applications
 > 1998

 GDBSCANなどという6〜7文字みたいな文字列でほろ酔い気分のわたしたち(違)「SCAN」なんですよ。これだね。…いえ、「データ要約」というのは、あくまで「ざっくりざっくり!」、これは「スキャン」なんだと、しかし「スキャン」という意味では確かに「ここからここまでぜんぶよ(※意訳)」なんですよ。手を離せば丸まってしまう巻物の両端を小石でおさえながら…じゃなくて、つまみ食いはダメ([3254])だという明確なひとつのいわゆるセオリー…じゃなくて、ポリシーなんですよ。本当でしょうか。

 > OPTICS: Ordering points to identify clustering structure
 > 1999

 > STING: a statistical information grid approach to spatial data mining
 > 1997

 > Wavecluster: a wavelet based clustering approach for spatial data in very large databases
 > 2000

 > Using the fractal dimension to cluster datasets
 > 2000

 ほぉお!(略)時系列や空間それに時空間といって、『技巧的なテクニック!』(…それを技巧ともテクニックともいうんですけど)をあれこれつまみ食いしてみせながら、…いえ、読者が陥りがちなソレを読者に代わって鮮やかに陥ってみせてくれているんですよね、わかります。(棒読み)

・「scan」
 https://eow.alc.co.jp/search?q=scan

 辞書を引かなくても「scan」くらい知ってるよ…うそーん!! あなたが知っている「scan」は名詞でしょ&自動詞も知っているかもしれない。でも他動詞になると、こんなに幅があるんですよ、といって、きちんと辞書を引かねばならないと再認識されましょう。

※わたしも知りませんでしたよ、の意。

 > 【他動】〜を詳しく調べる、〜を精査する
 > 〔素早く整然と場所を〕見通す、見渡す
 > 〔ざっと新聞などを〕読む、目を通す
 > 〔詩の韻律を〕調べる、解析する
 > 《電気》〔物の表面を光や電子で〕走査する、スキャンする
 > 《電気》〔空域をレーダーで〕監視する、スキャンする

 モノや情報あるいは特徴などのありなしを見渡すレヴェルから、特徴(の分布)やパターンを1パスで読み取って地図を描くようなレヴェル、ひいては変化を見逃すまいといって見張り続けるというレヴェルまでポヤンと「scan」(※他動詞です)と表現しうることが想像されます。

・古典的「DBSCAN」のイメージです
 https://4.bp.blogspot.com/-oDRdAitpQLM/Wc25nd7mIYI/AAAAAAAADXU/WuQvIUQ4mvMcYLdVO3iRtXjTEEELfKPzACLcBGAs/s1600/db_radar_toy.jpg
 https://goo.gl/maps/kCaQbG4BdBo

 …コレジャナイ!

・ウィキペディア「DBSCAN」のイメージです
 https://ja.wikipedia.org/wiki/DBSCAN
 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/05/DBSCAN-density-data.svg

 > 1996年

 > DBSCANは最も一般的なクラスタリングアルゴリズムのひとつであり、科学文献の中で最も引用されている。

 うーん。

 > 2014年、このアルゴリズムは主要なデータマイニングカンファレンスのKDDにて、the test of time award (理論および実践にてかなりの注目を集めたアルゴリズムに与えられる賞)を受賞した。

 注目度を引用数でじかに計ってしまうのはなんだかなぁ。いえ、それを注目度というのですよ。(棒読み)

 > k平均法とは対照的に、DBSCANは事前にデータのクラスタ数を明確に指定する必要は無い。
 > DBSCAN は任意の形状のクラスタを見つけることができる。DBSCANは異なるクラスタによって完全に囲まれた(しかし接続していない)クラスタさえ見つけることができる。MinPtsパラメータのため、いわゆるsingle-link効果(異なるクラスタが点の細線によって結ばれる)は減少している。
 > DBSCAN はノイズの考え方を持っており、外れ値に対してロバストである。

 おおー!(略)

 > minPtsおよびεパラメータは、もしデータがよく理解されているならば、ドメインエキスパートによって設定できる。

 明らかに分けたいところは指定できるということですね。

 > 最も一般的に使用される尺度はユークリッド距離である。特に、高次元データに対しては、この尺度はいわゆる“次元の呪い”のために、ほとんど使えないものにされ、εの適切な値を見つけるのを困難にする。
 > データおよびスケールがよく理解されていないならば、意味のある距離閾値εを選ぶことは困難である。

 うーん(略)。実は重回帰分析でもいけそうな「わかりいい!」(たかだか数次元の)データじゃないといけないなどの(略)本当でしょうか。もどかしいとはこのことだよ。(棒読み)

 > RはfpcパッケージにDBSCANを含み、距離行列を介した任意の距離関数をサポートしている。

 …投げたですね&投げられたですねっ。わたしたち、投げられた距離関数を『手前ども!』の責任で定義しないとDBSCANを使わせていただくことすらかなわないのよ!!(※表現は演出です。)

 > 最も早いものでは1.4秒で終わるが、最も遅いものでは13803秒かかる。

※「早い」はウィキペディア日本語版の原文ママ。

 この点からも、Rで実用的なDBSCANを期待してはいけないとうかがえそうです。所望の分析ができるなら、手法はより簡易で伝統的なものがいいとのポリシーからは、ファジィC-meansなのだと、たぶんこういうわけです。(※実際の見解とは異なる場合があります。…えっ、異なるんですかっ。)

・「Generalized fuzzy c-means clustering strategies using L/sub p/ norm distances」(2000年10月)
 http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/873580/

 > Fuzzy c-means (FCM) is a useful clustering technique. Modifications of FCM using L/sub 1/ norm distances increase robustness to outliers.

※outlier:外れ値。

 下付き文字をそのように表示するとですか&別のサイトではうっかり消えたりするとですか。…うーん(略)。

・引き続き「計算機統計学特論 (Advanced Computational Statistics)」のイメージをご覧いただきます(※リンク先は北海道大学になります)
 http://labs.eng.hokudai.ac.jp/ceed/file/e/syllabus/0201/%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E7%89%B9%E8%AB%96(H21).pdf

 > Advanced Computational Statistics
 > Advanced Computational Statistics

 ぬおー(略)日本語より科目の目的がはっきりしてるよね。んだんだ。(※個人の感想です。)

 > 計算機統計学とは,計算機指向のデータ解析法であり,探索的データ解析やデータマイニングにおける基盤概念である。本講義では,計算機統計学の基礎的な知識,統計ソフトウェアの概説に加え,多次元データ解析法において計算機指向とされている手法を具体的に扱う。

 スバラシイ。(※個人の感想です。)

 > 回帰分析 4回
 > 判別分析とクラスター分析 3回
 > 主成分分析と射影追跡法 3回
 > 実践的事例概説と研究動向の紹介 3回

 …スバラシイっ。(※個人の感想です。)体系化されている感じがいいですよね。

 > 高次元データの次元縮小法として,主成分分析および射影追跡法について扱う。さらに,独立成分分析,射影追跡法の拡張手法である相対射影追跡法についてもふれる。

 > データマイニングなどにおいて多用されるクラスター分析に関する理論と応用について講述する。また,それとの対比で判別分析について説明する。

 なんとなく主成分分析が先でクラスター分析があとのほうが「わかりいい」ような気もしてくるんですけど、どっちがいいんでしょうかねぇ。(あてはめの)回帰分析とのコントラストとして(教師あり)判別分析を持ってこよう、そして(教師なし)クラスター分析から多変量らしくなっていって(データの次元を減らす)主成分分析のおでましだいという3Dコンタンですかっ。(※諸説ありそうです!)

 > (1) 計算機統計学に関する基礎的な理解と応用可能性を知る。
 > (2) 計算機を援用したデータの多角的解析の方法論を会得する。
 > (3) 統計ソフトウェアについて正しい理解の下で適切に利用する背景知識を得る。

 > 講義に関するレポート・試験などにより総合的に学習の到達度を評価する。

 そこにも「計算機指向のデータ解析法」こと「計算機統計学」いわゆる「多変量解析」を使うんですよね。…ギクッ。

[3512]
 > > 73. 文献を通して見る20世紀における多変量解析の発展
 > > 多変量解析に関する書物の発行/多変量解析法の分類と各種手法の概観/多変量解析の諸領域への適用をめぐって

 > これ自体にも多変量解析を使うんですよね!(棒読み)

[3491]
 > …聞きまして? 新幹線を走らせるためにはバスを走らせる必要があるんですって!! 「クレーンの組み立てにクレーンが必要っぽいんですけど!」([3476])みたいですよね。


★「レベル集合ツリー」から「ランダムフォーレスト」まで


 再びティップスせんせい最新刊のイメージです。

・「多変量ノンパラメトリック回帰と視覚化 −Rの利用とファイナンスへの応用−」(2017年3月)
 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320111325

 なるほどねぇ。…実になるほどねぇ。行列の固有値分解やクラスタリングより、そっちなんですね。

 > ノンパラメトリック回帰とその発展型と見なされる種々の手法に関する基礎的な概念からファイナンスへの応用手法までを,古典的な回帰手法との関連を明確にしながら解説し,ファイナンスにおける実施例を提示している。

 > 古典的な回帰手法との関連を明確に
 > 古典的な回帰手法との関連を明確に

 あくまで高校や大学の科目がそういうことになっているので、そこをベースとしないと説明できないし学習の効率もよくないのだと、たぶんこういうわけです。

 > 第1章 回帰と分類の概観
 > 1.4 分類
 > 2.7 線形分類器
 > 第3章 カーネル法とその拡張
 > 第4章 セミパラメトリックモデルと構造モデル
 > 5.3 サポート・ベクトル・マシーン

 「サポート・ベクトル・マシーン」という表記は、ちょっと新しいかなぁ。(違)

※数学の授業の延長としては(カタカナで)「ベクトル」(※る〜ん!)と表記しないと落ち着かない、の意。わあぃとーざいなんぼくりかしゃかい…じゃなくて、どってん!! おせっきょーのまんかんぜんせき…じゃなくて、しゃっきんかんさいむざいほーめんとはこのことだよ。(違)「全席指定」からの「満席」([1602])…じゃなくて、「全鴨席」については[3566]、足元の…じゃなくて、「○○方面△△」については[3310]を参照。

 > 第6章 データの視覚化
 > 6.1 散布図
 > 6.2 ヒストグラムとカーネル密度推定量
 > 6.3 次元削減
 > 6.4 グラフ化オブジェクトとしての観測値

 > 第7章 関数の視覚化
 > 7.1 断面図
 > 7.2 部分依存関数
 > 7.3 集合の再構築
 > 7.4 レベル集合ツリー
 > 7.5 単峰型の密度

 多変量の視覚化といって何をするのかと思いました。(※感想です。)

・なんと(公社)日本化学会「ランダムフォーレスト」の用例です(2016年10月)
 http://www.chemistry.or.jp/event/calendar/2016/10/cheminformatics-seminar-05.html

 > 下車徒歩20分ぐらい
 > ランダムフォーレスト

 うーん。ランダムとはいいながら、あなたが歩いたあとだけタケノコが生えてくる(うしろからサーモントラウト弁当がついてくる)みたいな感じですよね。(※語感はイメージであり、実在のタケノコとは無関係です。)

 > 15:30-16:30 多変量解析入門:行列をつくろう。「クラスタリング、主成分分析」
 > 16:30-17:30 重回帰分析とPLS

 ここまで(「ランダムフォーレスト」を除く)を指して「オーソドックスな多変量解析」と位置付けているようです。本当でしょうか。

 > 10:00-12:00 ランダムフォーレストを楽しもう!
 > 13:00-15:00 サポートベクトルマシーンってなに?

 ぐぬぬ(略)われわれは1秒なので! サポートベクターマシンなんていってないで「SVM(えせべんっ!)」それに「Random Forest(ランダムフォレスト)」と(空白と記号を含めつごう、半角13文字と全角11文字で)書かれた(ワープロ的な意味で全角17.5文字相当の)文字列を指さして「これ」といってみせるとGOOD。これだね。(※諸説あります!)これらを「最新の機械学習」と呼んでおられます。ちょうど1年あまり前でしょうか。2016年10月に、これらを「最新の機械学習」と呼んでおられるのですよ。ええ。「最新の機械学習」ってね。(※もどかしい映画の字幕をイメージした演出です。)

・うー…タケノコっ!「予報(フォーキャスト)」のイメージです
 https://kotobank.jp/word/%E3%83%8A%E3%82%A6%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%82%B9%E3%83%88-155619

 > 数時間先までの予報の意。気象レーダやアメダスなど

 だからタケノコっ! …その発想はなかった!(棒読み)

・「「キャリーオーバー」とは何ですか?」JRAの説明です
 http://www.jra.go.jp/faq/pop04/3_16.html

 > 「100円につき最大6億円」
 > 「100円につき最大6億円」

 うーん。指の数がてんで足りないや。(違)

・「われわれのぎょーかいではあくむです」みたいな「レフトオーバー」のイメージです
 https://ejje.weblio.jp/content/left+over

 > 残りの、余りの、食べ残しの

 うしろからサーモントラウト弁当がついてくるやうなとはこのことをいふのだよワトソン君。(※すべてイメージです。)「ランダムフォーレスト」なるケッタイな文字列から我々「季節は秋、はらぺこの鳥たちが落ち穂を狙って我々のあとをついてくる」からの「歩く残飯処理機!(そらもとべるよ)」みたいなイメージを勝手に想像してしまうときたもんだ@なんてこったい。じぶんではどうしようもないのだよ、の意。そういう意味では「forest」を「なっ…なんですとぉっ!?」みたいなアクセントで読もうとしてしまうと…ごっつぁんです。野太い低音を効かせながら体温も低い感じで「酒はたしなみませんので」(※)…じゃなくて、「ふぉー…レすと」(※カタカナにアクセント)と発音されながら「フォーレスト」と表記されるに至る…本当でしょうか。(※…偏見ですっ!)

※大酒飲みと思われてしまう風貌のひとが申し訳なさそうに言う、の意。

 > 12:00-13:00 ランチタイム
 > 15:00-15:30 休憩:ティータイム&雑談タイム
 > 17:30-   演習タイム(参加自由)

 うーん。…ごっつぁんです。(違)

・あざとくカーブする電車を下車してから、あざとくカーブする道路に沿って徒歩20分ぐらい! 奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)「L1講義室」のイメージです(※日本化学会の講習会の写真ではありません)
 http://isw3.naist.jp/IS/PubWG/Spring2015/img/ss1403-01.jpg
 https://goo.gl/maps/yhdDSb3xMZN2
 https://goo.gl/maps/q3pvKBjt7uT2

※わあぃ手歯止め使用中([3303])。

 そして、理解する順番としても、(これまで使っていなかった者が)わざわざRを使おうという動機付けとしても、この順番(まず「オーソドックスな多変量解析」、そして「最新の機械学習」)は定番っぽいですよ。えー、どれどれ?(以下略)

・日本経済新聞「サーモントラウト弁当」のイメージです(2014年3月28日)
 https://www.nikkei.com/article/DGXNASDG27078_Y4A320C1CR0000/

・「PLS:部分的最小二乗回帰」とはにわ
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%A8%E5%88%86%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E5%9B%9E%E5%B8%B0

 > 別称は、「projection to latent structures」(潜在構造への射影)であるが、多くの分野において「部分的最小二乗法」という用語が未だに優勢である。

 「射影」としかいっていないと手法の特徴がわからないなどと…その発想はなかった!(棒読み)

 > PLSは2つの行列(XおよびY)間の基本的関係を探すために用いられる。すなわち、これら2つの空間における共分散構造をモデル化するための潜在変数アプローチである。
 > PLS回帰は予測因子の行列が観測因子よりも変数の数が多い時、そしてXの値の間に多重共線性が存在する時に特に適している。

 いわば「行列どうしの主成分分析みたいなの」(『主成分分析の自乗!!』)ですね、わかります。(※きわめて曲解ですが、こういう表現でわかった気になれるならこれでもいいかなー…みたいなー…?)

※「PLS回帰」については[3572]に続きます。

[3566]
 > 縦軸(固有値)を対数でプロット(※既に固有値ではあるんですけど、あえてさらに対数に=比ゆ的には『自乗!』するような感じですけど=)してからいいたまへよ。

 > 「「離散的な相関」などといういいかたが実際にあるかは知らないのだけれど、ちょうどその逆みたいな用例はあったわ」みたいなの付近(※知らないのになんで見つかるんですかっ)

 > > “高次の相互モーメント”(という呼び方があるのか知らないけど)
 > > それっぽいかもしれない
 > > 合ってはいそうな気がする。

[3540]
 > そっ…そげなむずかすぃ〜ことを「基礎地盤面標高と地表面標高の相関性」で云々しちゃいますか&しちゃいますかっ。うーん。そもそも(わかりやすい場所から先に使われていって、いま残っている場所はむずかしいに違いないという意味で=)むずかしい場所だから推定したいといって、しかし、むずかしい場所だからこそ推定が大きく外れやすいということなのであってですね(中略)我々アボカド…じゃなくて、ナイーブにもほどが(さらに略)バナナ(以下略)『平均的な相関!』みたいな考えではいかんのと違います?

 > > 空間離散化には有限要素法を,時間離散化にはNewmark の時間積分法を用いた.
 > > ポアソン比

 ポヤンと手元にある「基礎地盤面標高」(単位:メートル)と「地表面標高」(単位:メートル)の2つ(…あとにもさきにも2つ!)を煮るなり焼くなり…いいえ、煮ることも焼くこともなくがぶりとですね(略)アボカドじゃないんですからぁ。(棒読み)

・「レベル集合ツリー」とはにわ
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AD%89%E4%BD%8D%E9%9B%86%E5%90%88

 > 数学における等値集合または等位集合(とういしゅうごう、英: level set)
 > 二変数の場合には、等位集合は曲線を描き、等位(曲)線 (level curve), 等高線 (contour line), 等値線 (isoline) などと呼ばれる。同様に三変数のときの等位集合は、等位(曲)面 (level surface), 等値面 (isosurface) と言い、またさらに高次元の場合を等位超曲面 (level hypersurface) と呼ぶことがある。

 (多変量の線形判別分析でいう)「判別超平面」([3566])(⇒多次元のSVMでいう「分離超平面」)ってことですか&本当でしょうか。そして、それを(何段も重ねて『ボロノイ!』していくみたいな意味で)木構造にするんですね(※むしろ『超泡構造!』かもですけど)&いわゆる「マルチクラスSVM」とも呼ばれる、SVMを使った決定木みたいなのですね、わかります。(※かなりの曲解です。)多変量に着目するなら『超平面木!』などと書いてみせてからの「ちょーへいめんき!」「ちょーへいめんぎ!(ぎーっ!!)」「ちょーへいめんぼく!!」みつどもえのちょーじょーけっせんがはじまるようですよ。えー、どれどれ?(違)

※ボロノイ!:道にチョークで白線を引きながら走り、呼ばれても決して振り返らないこと。肩をたたかれたので振り返るとほおに指が(略)…えーっ。

[3213]
 > ちばのけいせいはみらまーれ。みとのけいせいはひみらまーれ。そこのせんしゃかどさわばしまっがーれ。
 > しゃけででんしゃおりたらでんわしな。
 > ななつのうみのさーもんとらうとべんとうにおれはなる。きようけんはいいぞ。

[3330]
 > おおー! いまをときめくななつのそらからたいむとらべる**がおちてくるおやかたにおれはなるっ!([3213])…じゃなくて、いま話題の「機械学習」がこんなにちっちゃくなっちゃい

[3570]
 > だまされたとおもっていちどたべてみてくださいっ(棒読み)

・なんと崎陽軒「赤レンガ倉庫店」より「ふんわり天津飯とテリヤキチキン添え 昔ながらのシウマイ付」(990円)のイメージございます!
 http://kiyoken-restaurant.com/wp/wp-content/uploads/2015/11/26d3d76b6377f76e8d6aea45a4152c67-e1448702067434.jpg
 http://kiyoken-restaurant.com/akarenga/akarenga-noodles/
 http://www.kiyoken.com/products/obento/yakimeshi.html

 増税のたびに値上がりしながらテリヤキチキンが小さくなっていくなどの(げふ)次の増税で1000円の『大台にのる!』のか、テリヤキチキンが添えられなくなるか、はたまた「ふんわり天津飯 昔ながらのシウマイ付」と「横濱チャーハンとテリヤキチキン添え 昔ながらのシウマイ付」に分割されたり、するんでしょうかねぇ。(※現時点での憶測です。)

・こんがりプサイばってん「大台にのせられて」よきかなよきかな(違)
 https://kotobank.jp/word/%E5%A4%A7%E5%8F%B0-1940
 https://goo.gl/maps/Mjnrkihjp6x
 https://goo.gl/maps/PpYzhVHcKMo
 https://goo.gl/maps/Rwyem21fV972
 https://goo.gl/maps/gg7rp3xDVcG2
 http://www.sankei.com/images/news/141219/ecn1412190028-p1.jpg
 https://goo.gl/maps/r73x8UxzEnw
 https://goo.gl/maps/kP7wbvahLkP2

 > 大辞林 第3版
 > 仕出し屋が台の上にのせて**屋に運んだ料理のうち、最も大きくて豪華なもの。

 だがテリヤキだ! …じゃなくて、「TOPに戻る」については[3373]を参照。いくら「最も大きくて豪華なもの」といっても、あくまで「仕出し屋が運んだ料理のうち」なんですよ。ええ。

※「〜なんですよ。ええ。」:新作ビジネス落語「携帯電話」みたいなのにありがちなしぐさをイメージした表現です。

[3560]
 > やーい粗挽きマグロミルぅ…挽かないよっ!!(違)

[3373]
 > 「トップページに戻る」を略して「トップに戻る」ひいては「TOPに戻る」と大文字で書くのが日本語の母語話者(ただし文章は苦手なひとを念頭とする)ですぞ☆。

 > コーヒーを注ぎながらお客さまお客さま…えっ、管轄が違うですって?
 > 「○○団のトップに戻る(返り咲く)」のイメージです

 「キッズコーナー」と同じだよね。「キッズコーナー」みたいなのの完成予想図みたいなのに出てくる子ども(の3D素材みたいなの)は年齢が高すぎるよね。「キッズコーナー」で大きな声をあげて遊んでいいのは4歳までだよね(5歳になったらイスに座って机にむかって黙々と細かい遊びができるよね)。…じゃなくて、日本語の母語話者からみて「トップに戻る」という表現は「トップスタア☆みたいなのに返り咲く」というイメージだよね、の意。(もじゃもじゃ頭でむずかしい顔をして「ナントカ★スタア」と書かれたカップ麺をすすってみせながら町医者の冷たい古い事務用回転イスでわずか45度だけ回って顔を見ずにいうとGOOD!!)

・いいかねスタビンズ君。「机にむかう」のっといこーる「壁にむかう」なのだよ付近
 http://img01.chesuto.jp/usr/hanacoco87/IMG_5029.JPG

・その名も「カップスター」昭和時代のギザギザです
 http://www.nhk.or.jp/po/sorenani/1002.html

 …じゃなくて。

・改めまして、えー、コホン……その名も「カップスター」昭和時代のギザギザです
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%83%E3%83%97%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC

 > のこいのこ
 > のこいのこ

 > フラットなままギザギザに見えるようにした
 > フラットなままギザギザに見えるようにした

・全農です
 http://www.zennoh.or.jp/press/release/2017/571502.html
 https://www.shokuhin.net/2017/02/03/kakou/sokuseki/%E3%80%8C%E3%82%AB%E3%83%83%E3%83%97%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%80%8D%E5%A4%A7%E5%81%A5%E9%97%98-%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%A8%E3%83%BC%E9%A3%9F%E5%93%81/4082/
 https://i2.wp.com/www.shokuhin.net/wp-content/uploads/2017/02/7.jpeg

 > コラボレーション企画商品第8弾2品を発売!

 > 品第8弾2品を発
 > 品第8弾2品を発

 えーっ(略)水防団とかじゃないんですからぁ。第8ナントカが×弾2発を紛失みたいに読めちゃいます&だまされたとおもっていちどよんでみてくださいっ。(棒読み)小町的に「じぶんのいいたいことを助詞も使わずに漢字ばかりで並べたてまつった挙句、じぶんでは一度も声に出して読まないまま『提出!』しちゃうひと」低〜い!(※見解です。)

[3374]
 > 埼玉県「川はみんなのものなのに、どうして漁協だけが料金を取れるのですか?」

 > 質問の文面まで役所の理屈に沿って書き換えてしまうと、FAQの意味をなさなくなる(こんな質問しないよ、といって目に留まらず、無視される)とも思えます。

[3566]
 > 主成分分析でいくつ目の主成分(…「第1」より下を「主」というのもアレではありますけど=『第35主成分!!』とか…ゲフンゲフン)までに着目して考察すればよいかの判断のしかたとしては結局、同じことになるわけですけれども

 > > PCは主成分(principal component)のことである。

 > 我々セカイの英語ワールドみたいなのをなるほどマッチのほうなどしながら(違)「元本、元金」「依頼人(代理人ではない本人)」との用語でもある(そういうニュアンスがついてくる語である)との理解のもと、かなりの意訳を試みるとしますと、「本来の要素」「本来の成分」みたいな訳にしたかったのだと、たぶんこういうわけです。一方で、やはり「主債権者(関係者のうち筆頭の者)」「支配者(支配的な項)」という意味もまた、強いわけでございます。その両方を同時に同じ語で言える英語って、いいですねぇ…。英語で「principal component」と呼んだとき、大きいほうは「主」、そこまで大きくないものは「本来の」、きわめて小さいほうは「頼んでないのに出てきた(仮)」みたいな、そういう対数正規分布みたいなニュアンスを1語で言いきっているのですよ。…本当でしょうか。(※あくまで勝手な推定です。)

※セカイの英語ワールド:古期フランス語に由来するという発音や語感を含めて英語をとらえること。なるほどマッチ:英和辞書で他動詞や副詞を引くこと。「頼んでないのに出てきた(仮)」:(下位を総和しても1つ上を上回らないにもかかわらず無視できるほど小さくはないという分布を指して)半端感がパネェ(=上述)。

・「べき乗則」ともいう
 http://seaotter.cite.tohoku.ac.jp/coda/topics/fragment/power-law.html

 > (全略)宝石職人は見事に原石をカットすることが出来るが,物理的な観点からは理想的な結晶中を走る一本の亀裂の振る舞いでさえまだ十分に理解されていないのが現状である.

 > (略)一本のチョークがどのように割れるのかを我々が本当に理解した気持ちになれるのはもう少し先のことかもしれない.

 『主成分分析の自乗!!』(=上述)からの『離散的な相関!』『平均的な相関!』に続いて『離散的な密度!』などといいたくなってきたら…ありましたよ。ええ。ある程度「○○的」という理解のしかたを許容されるならば、わたしたち言語に頼っての論理的な理解くらいなら、割と容易にしていけるとの感触にございました。(※あくまで「言語的な理解にとどまる理解」であり、「数学を使って理解した理解」とは決していえない、の意。)

・「CGによる自然物,自然現象のシミュレーション」(1995年)
 https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl1962/34/7/34_7_567/_article/-char/ja/
 https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl1962/34/7/34_7_567/_pdf

 > 盆栽の表現
 > CG技法という観点からは,特に太い幹や枝の樹皮面を連続で滑らかに生成することが重要となる.筆者らは,まず節間(枝)を円錘の一部で表現した樹形の幾何モデルをボクセル(立方格子)で表現し,つぎに平滑化することにより滑らかな“密度分布”を発生させ,最後にその離散的な密度分布からひとつの等密度面(多面体)を樹皮面として生成している.

 > 図10 貫入の成長シミュレーション例

 …ボロノイっ!

※現象や物体などの主要な部分のみを考察の対象とする「卓越○○」については[3403]ほかを参照。

[3382]
 > 既に『全量!』(※正しくは「(ほぼ)全数」)が計測可能でありながら、意図的あるいは慣例的に「サンプル調査」のデータのみを使うという態度も、これからの時代には必ずしも適切ではなくなっていくとみられ、また、ある時点で、『全量!』のデータを計測可能でありながら計測を行なわないことに対して、何らかのペナルティが課されていくということもありえそうです。

 訪日客の「基地局情報(ローミングデータ)」というのは申し分なく「(ほぼ)全数」であるとの理解にございます。…おおー(略)やっと「おもてなし」みたいな話題につながりましたよ。ループしちゃってますけどね。…ギクッ。

[3452]
 > 『循環=イコール=排除すべきもの!』との固定観念に過度に支配されぬよう

[3507]
 > 「千葉=イコール=海でしょ☆ちゃんと知ってるよ」とのイメージが先行

[3484]
 > ハリウッド=イコール=ふぁいやー

[3348]
 > 『補助金=イコール=バウチャー』ですね
 > 『ポライトネス=イコール=敬語』ですね

[3449]
 > 『単線=イコール=遅いんでしょ』との素朴な先入観

[3508]
 > 「地下線=イコール=お高い」

[3494]
 > 「低床式=イコール=ゆっくり走るんでしょ」

[3480]
 > 「調色=イコール=塗装業(の専門用語)!」とかいうのも「「調色」を変換候補に出さないMS-IMEは××!」とかいうのも

[3514]
 > 「AI=イコール=機械学習=イコール=協調フィルタリング(利用履歴データに基づくレコメンド)=イコール=いわゆるビッグデータでしょ★ちゃんと知ってるよ」との、あなたいったい何段論法(※)なんですかっ…いえ、確かにそういう一連の分野というのはあるんですけれども、機械学習もAIもそれだけじゃないでしょ(つなげるときの関係性は「イコール」しかないわけじゃないでしょ※)

 つっ…ついに……(大巾に中略)やっと「最新の機械学習」に戻ってきましたよ。うでをいためながらちはなちゃんちゃんとがんばりました。(※腕を痛めたのはちはなちゃんではありませんのでご注意ください。おかえりのきっぷは正しく目的地までお買求め下さい。傘のお忘れ物がたいへん多くなっておりますのであらかじめご了承ください。)

・われわれはとんでめいてつ(略)「正しく目的地まで」は実在したっ
 http://www.meitetsu.co.jp/train/ticket_fare/ticket_procedures/

 > 正しく目的地まで
 > 正しく目的地まで

 標準語なんですけど『語順だけ方言!』みたいなことって、あるんですかねぇ。

・かみつたセンセイ「多クラス」付近
 http://ibisforest.org/index.php?%E5%A4%9A%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9

 「判別」や「SVM」といっている限り「みつどもえのちょーじょーけっせん」はありえないので、必ず「一対他分類器や一対一分類器がよく利用される.」ということになるのだと、こういうわけです。これはもはやSVMの使いかたというかプログラムの書きかた(処理手順)という域にあるのであって、「レベル集合ツリー」などと固定的に呼びつけてあたかもそういう確立されたアルゴリズム(分析手法)みたいなのがあるかのように教えるのは…なんだかなぁ。我々むにゃーっと(大巾に中略)きつねにつままれたようとはこのことだよ。(棒読み)

・えーん「きつねにつままれたよう」(※「よう」に傍点)といってぐすん&ちらっ(違)
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E6%B3%A3%E3%81%8D%E3%81%A3%E9%9D%A2%E3%81%AB%E8%9C%82
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E3%82%AD%E3%83%84%E3%83%8D%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%82%8C%E3%81%9F%E3%82%88%E3%81%86
 http://www.urayasu.meikai.ac.jp/japanese/meikainihongo/8/kojima.pdf

 なお、あくまで連続量という意味でのデータ分析としては、「CRISP-DM」に進もうかという気配でございます。クリスピーなきつねはいかがでしょうか。古新聞、古雑誌、コーヒーは淹れたてをお座席までお持ちします。クリスピーなきつねはいかがでしょうか。(※売り子を呼び止める者あり。)500円から…120円のお返しになります。ふるすぴーなきつねはいかがでしょうか。…いま聞いたことをありのままに(略)いいかい、売り子さんが言い間違えるはずがないんだ。きっとゼッタイ、こちらの聞き間違いなんだよ。うん。(棒読み)

・キッコーマン「焼き油揚げのにらソースがけ」(77kcal)
 http://www.kikkoman.co.jp/homecook/search/recipe/img/00002542.jpg
 http://www.kikkoman.co.jp/homecook/search/recipe/00002542/index.html

 げのにらソース! げのにらソースっ! のげのらじゃないよげのにらソースだよ。

・上島町「ゆげの商船カレー」のイメージです
 https://www.town.kamijima.lg.jp/site/shimanowa/4046.html

 > 「ゆげの商船カレー」は、弓削島に多い船員になじみ深いカレーで新名物を作ろうと、弓削商船高専の学生や町民らが特産のレモンなどを使って開発したものです。ルーは、岩城島特産のレモン色をしており、レモンや弓削海苔をトッピングし、皿の中央に丸く盛付けたご飯は、島をイメージしています。

 > ほうじ茶れもん
 > ほうじ茶れもん

 えーっ…。ビタミンCを添加するくらいならレモンだっ。…お、おぅ。(※推定です。)「ほうじ茶」の「ほ」って、「うじ茶」の『もどき!』って意味だよね★ちゃんと知ってるよ!(※違います!!)…うじうじなんてしてないもん。(※「ほうじ茶れもん」などというケッタイな文字列を縦書きならまだしも、横書きで2行も並べると目が勝手に「うじうじ」と読んでしまうのでいけないよ、の意。)

・Google(※) 川崎アゼリア「崎陽軒」ほかのイメージです(2016年3月)
 https://goo.gl/maps/rPRemTDq34u
 https://goo.gl/maps/CmiNioMx2UH2
 https://goo.gl/maps/KqYTTo8JcH32
 https://goo.gl/maps/BcDViNBtQbA2
 https://goo.gl/maps/ZArjhEvq4LM2
 https://goo.gl/maps/A4dYczBPPJn

※Google社が施設の許可を得て撮影したインドアビューです。テナントは入れ替わっている場合があります。

・「げのにら」とは
 http://www.sbfoods.co.jp/recipe/detail.php?rcd=03967
 http://www.sbfoods.co.jp/pict/recipe/03967_L.jpg

 > 豚ひき肉
 > S&Bおろしにんにく
 > S&Bおろししょうが
 > S&Bスターアニス(八角)
 > S&B五香粉
 > ごま油
 > サラダ油
 > 醤油
 > 砂糖
 > 水

・「げのにら」とは
 http://www.marumiya.co.jp/cms/web/viewitem/4248/1
 https://www.marumiya.co.jp/uploads/images/2911369658929cad090ec7.39570725.jpg

 たぶんこのへんを指して「げのにら」といって、あまりずれてないとは思えてきそうです。だいたい「ジャージャー」などと(カタカナで)表記するんですよ。なにしろ昔のひとは「ゼオガラヒー!」とか書くんですよ。先人の手がすべっていたらうっかり「げのにら」と表記されて紹介されていたかもですよ。…その発想はなかった!(えーっ。)

・合成「食べるまでは寝る! 認定1号2号「ふるすぴーなきつね」(※効果音「タイプライター」続いて「どどん」入りまーす)」のイメージです(※キャプションは演出であり、リンク先は一般に本文とは無関係です)
 http://fox-info.net/wp-content/uploads/2017/10/20160824_144233_foxinfonet.jpg
 https://amanaimages.com/info/infoSoundRF.aspx?searchkey=13002020821&no=2&keyword=%83%5e%83C%83v%83%89%83C%83%5e%81%5b&brandrm=True&brandrf=True
 https://amanaimages.com/info/infoSoundRF.aspx?searchkey=13001105371&no=0&keyword=%90V%95%b7&brandrm=False&brandrf=True
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E8%87%AA%E4%BF%A1%E3%81%9F%E3%81%A3%E3%81%B7%E3%82%8A
 https://thesaurus.weblio.jp/content/%E5%A4%AA%E9%BC%93%E5%88%A4%E3%82%92%E6%8A%BC%E3%81%99
 http://www.city.annaka.lg.jp/ikuji/2014-1219-1821-30.html
 http://nutrition2.agr.nagoya-u.ac.jp/eiyozatudan.html

 > オレキシンは、食欲と睡眠をともに制御するペプチドで、オレキシンを投与すると食欲が増して睡眠を減らします。食べないと生きていられないので、食べるまでは寝ることもできないわけです。

 ふるすぴーなきつねを一瞬で飛び上がらせるには紙をがさがさいわせる音。これだね。このわたしがほしょーしまっす@えっへん。(※一般に効果音「どどん」とは「太鼓判を押す」からの連想です。)

・よくわかる787-8「快適な睡眠サイクルへの設定」(第11185号)
 http://press.jal.co.jp/ja/release/201203/001395.html

 > 機内の照明はLEDを採用し、総合デザインオフィスであるGKデザイングループと、照明プランナー****氏のコラボレーションによるJALオリジナル照明プログラムを導入、日本の四季を表現するとともに、食事がおいしく見えること、睡眠やお目覚めが快適であることなど、機内でのシーンにあわせた照明を設定

 お客さまお客さまお目覚めが快適でない!! …がるるる。中断された睡眠への××は恐ろしいのだよ。(棒読み)

・「リサイクルできない紙類」(公財)古紙再生促進センターの見解です
 http://www.prpc.or.jp/linkfile/Prahibitive_materials.pdf

 > ピザ、ケーキなどの食品を直接包装した容器
 > クッキングシートなど
 > コーヒーフィルター

・「CRISP-DM」のイメージです(2015年6月)
 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320123656

 > 1.3 CRISP-DM
 > 1.4 KDDプロセス

 その一部という見かたをするのも窮屈な感じがしますけれども、同じシリーズで「回帰ツリー」ございます。

・「回帰ツリーございます」のイメージです(2013年10月)
 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320110564

 > 第1章 分類回帰樹木(CART)法とその周辺

 リアル「○○とその周辺」([3406])キターっ。…時代を感じます!(※2013年10月の新刊です。)

 > 3.1 多変量適応型回帰スプライン(MARS)法
 > 3.3 論理回帰法
 > 6.2 RandomForest法

 ランダムフォレストについては[3566],[3567]、それにランダムフォレストとクラスタリングのかかわりについては[3524]を参照。「(2分)分類器」と「クラスタリング」は違うのだよ。(棒読み)


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