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キリングバイツ 重要人物 石田財閥 三門財閥 八菱財閥 角供財閥 コメント タイプ1：ノーマル タイプ2：かくとう 原作を村田真哉、作画は隅田かずあさによる日本の漫画作品。『月刊ヒーローズ』（小学館クリエイティブ）にて連載。裏社会で行われる、人知を超えた「獣人」同士の決闘「牙闘（キリングバイツ）」を描いている。 重要人物 スカタンク：宇崎 瞳 技：きりさくorつじぎり（蜜獾斬） 石田財閥 ハリテヤマ：岡島壱之輔 相撲取りっぽい体格、九州弁（ホウエン出身）。しかも鈍足気味。カバをモチーフといったらカバルドンだが、みずタイプが弱点なので没 ホルード：稲葉初 技：あなをほる、こうそくいどう（逃げ足） 三門財閥 カエンジシ：「獅子（レオ）」の男（仮称） 技：かいりき（爪）、おたけび（獅子咆哮） ゴロンダ：ジェロム本郷 技：つっぱり（熊掌） ヒヒダルマ：矢部正太 八菱財閥 ジュカイン：中西大河 虎ではないが森林地帯では手強い サンダース：中西獲座 角供財閥 オーダイル：椎名竜二 技：アクアテール（鰐鎚） アーボック：大沼電 エレザード：風間楓 技：でんじは（分子間力超吸着掌） コメント 名前 コメント すべてのコメントを見る
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機械学習最尤推定法 ベイズ推定法 MAP推定法（最大事後確率推定法） ノンパラメトリック法 決定理論誤認識率最小化法 期待損失最小化法 棄却オプション 統計学 ベイズ統計学ベイズ推論の概要 ベイズの定理 パターン認識への３つのアプローチ 決定理論 最尤推定法最尤推定法の概要 確率モデル 情報理論情報量 エントロピー カルバックライブラー情報量 機械学習 学習データセットから確率分布を推定することを機械学習という。とくに、単一データからなる学習データセットから確率分布を推定することを教師なし学習といい、二つ（以上）のデータからなる学習データセットから結合分布もしくは条件付き分布を推定することを教師あり学習という。 無作為抽出されたサンプル集団から元の確率分布を推定することになるので、機械学習は推測統計学と関係が深い。実際、機械学習で使う技法の多くは推測統計学のものである。 機械学習には、大きく分けてパラメトリックなアプローチとノンパラメトリックなアプローチとがある。パラメトリックなアプローチでは、確率分布関数を一次独立な関数の線型（非線型）結合によって表現し、そのパラメーターを推定する。一方、ノンパラメトリックなアプローチでは、データ集合から直接に目的の確率を計算する。 最尤推定法 パラメトリックなアプローチにおいて、もっともポピュラーかつ古典的な推定法が最尤推定法である。変数の確率分布が、パラメーターを用いて条件付き確率であらわされるとき、尤度関数を最大化するを推定値とする： 。 実用的には尤度関数を直接最大化するのではなく、対数尤度関数を最大化することが多い。対数をとることで、 となり、解析的な取り扱いが容易となるためだ。とくに、確率分布が指数関数族であらわされる場合は右辺が多項式になるので、解析的にとなるを求めることができる。 ベイズ推定法 パラメトリックなアプローチにおいて、本来、定数であるはずのモデルパラメーターに不確実性があることをみとめ、その不確実性をも評価する推定法がベイズ推定法である。モデルの不確実性は（ベイズ）確率によって定量的に表現する。古典的な確率論の立場では、確率は客観的な頻度としてしか解釈されないので、定数であるモデルパラメーターに確率を定義することはできない。そのため、ベイズ主義者のなかでしか認められていない推定法である。 ベイズ推定法では、まず、データセットから確率分布を求める。次に、これをパラメーターについて周辺化することで、を推定する： 。 ベイズ推定法の利点としては、次のものが挙げられる。 モデルの複雑度が高い場合でも、オーバーフィッティング（モデルパラメーターの過適応）を避けることができる。 逐次的な学習が容易に導入できる。今、モデルパラメーターの確率分布が既知であるとする（事前確率）。ここで、新しい情報が得られたとすると、ベイズの定理より、と更新できる（事後確率）。さらに、新しい情報を得られたとすると、と更新できる。これより、帰納的にが学習できる。 MAP推定法（最大事後確率推定法） 最尤推定法とベイズ推定法の中間に位置する推定法である。ベイズ推定法と同様に、モデルパラメーターに不確実性があることを認めている。 MAP推定法では、ベイズ推定法のようにパラメーターについて周辺化するのではなく、確率分布を最大化するを推定値とする： 。 は、に関する情報が得られる前からわかっている確率分布だから、事前確率分布とよぶ。一方、は、に関する情報が得られた後の確率分布だから、事後確率分布と呼ぶ。事前確率を事後確率に変換するために必要なは尤度関数である。 ノンパラメトリック法 決定理論 誤認識率最小化法 期待損失最小化法 棄却オプション 統計学 無作為抽出されたサンプル集団から母集団の確率分布を推定する方法論が統計学である。 確率分布の推定方法には、大きく分けてパラメトリックモデルとノンパラメトリックモデルがある。パラメトリックモデルは、確率分布を関数の線型（非線型）結合によって表現し、そのパラメーターを推定することで、確率分布の推定をおこなう。一方、ノンパラメトリックモデルは、今現在得られているデータ集合から目的の確率分布を計算する。 パターン認識や回帰分析は、目的変数と従属変数の結合分布もしくは条件付き分布を推定することと言い換えることもできる。 ベイズ統計学 ベイズ推論の概要 ベイズ推論とは、確率の加法定理や乗法定理を過不足なく用いて（未知）変数の確率分布を推論することである。従来の方式（未知変数の不確実性を無視し一つの推定値を求めていた）とは異なり、すべての可能性を保持・評価するため、 ベイズの定理を用いることで、逐次的な学習（確率分布の更新）が自然に導入できる。今、目的変数の確率分布が既知であるとする（事前確率）。ここで、新しい情報が得られたとすると、ベイズの定理より、と更新できる（事後確率）。さらに、新しい情報を得られたとすると、と更新できる。ただし、逐次的に得られる情報が独立であると仮定できる場合は（ほとんどの例でできる）、である。これをナイーブベイズ識別器という。最尤推定法でも、Robbins-Monroアルゴリズムを用いれば、逐次的な学習は可能であるが、収束スケジュールの調整など技巧的なテクニックを必要とする。 期待値を推定値とすることで、学習時に含まれる誤差（外れ値）の影響を少なくできる。 決定理論と組み合わせることで、最適な意志決定（事後確率の最大化 or 期待損失の最小化）ができる。 棄却オプションを利用できる。 確率モデル（独立に学習した結果）の結合が容易である。 というメリットがある。 ベイズ推論をおこなおうとすると、客観確率（頻度としての確率）に加えて主観確率（不確実性の尺度としての確率）をも確率として認める必要がでてくる。というのも、ベイズ推論にしたがえば、頻度の定義できない変数にも確率分布が定義できてしまうためである。たとえば、正規分布にしたがって生成された乱数列から元の正規分布の平均を推定することを考える。このとき、は間違いなく定数であり確率（頻度）を伴う変数ではない。しかし、ベイズ推論にしたがうと、の確率分布を求める（考える）ことになる。確率を不確実性の尺度として理解することで、この矛盾が解消できるのである。 ベイズの定理 ベイズ推論では、未知変数の確率分布を求めようとする。そのため、確率分布の更新を可能とするベイズの定理： は大きな意味をもつ。は確率変数である。確率分布を事前確率, を事後確率とよぶ。は、という情報を得る前にわかっている確率分布だから事前確率であり、はという情報を得た後にわかる確率分布だから事後確率である。ベイズの定理によれば、事後確率は、事前確率に尤度関数を掛けることで得ることができる。 パターン認識への３つのアプローチ 生成モデル |を入力変数、を目的変数とする。結合分布をモデル化し、決定理論を用いることでの最適値を決定する。このモデルの最大の特徴は、サンプリング法によって人工の入力列を生成できる点にある。これによって学習データの不足領域が明らかになる。入力変数の確率分布までも求めなければならないため、３つのアプローチのなかで最も手間がかかる。特に入出力空間が大きい場合は、パラメトリック学習を用いないと安定した識別器を得ることは難しい。 識別モデル |事後確率を直接モデル化する。推論と意思決定だけが問題である場合、識別モデルで十分である。 識別関数モデル |識別関数の関数形を直接モデル化する。このとき、学習の対象は関数のパラメーターとなる。このアプローチは、他の２つの方法と異なり、入力変数や出力変数の確率分布を考慮しない。そのため、ベイズ推論をおこなうメリットのうち、２．〜５．は使えない。しかし、一度学習さえ完了すれば、意思決定は高速にできるので、音声認識などの実時間処理をしたいシステムに向いている。誤差逆伝搬法やSVMは、ノンパラメトリックな識別関数の学習法の一種である。 決定理論 ベイズ推論によって得られた確率分布から最適な意思決定（行動決定）するための方法論が決定理論である。入力ベクトルをとすると、入力空間のすべてに最適なクラスを割り当てることが目標となる。以後の説明では、結合確率は既知とする。クラスの決定領域（クラスに割り当てられたの集合）はで表す。 ベイズ決定則（事後確率最大化法） |事後確率は、という乗法が与えられたとき、クラスがとなる確率を表しているが、クラスがで正しい確率と読み替えることもできる。このように読み替えると、決定領域が正しい識別結果を返却する確率はによって表すことができる。この確率を最大化するように決定領域を設定したい。その方法は、上式より明らかに、事後確率を最大にするクラスへ分類することだ。 期待損失最小化 |入力にクラスを割り当てたときの期待損失（損失の期待値）を考える。損失はと思っていたものが 期待値 |目的変数が実数ならば・・・ 棄却オプション | 最尤推定法 最尤推定法の概要 ベイズ推論とは異なり、頻度主義にもとづく推定法である。 確率モデル 情報理論 情報量 エントロピー 期待できる情報量。驚きの期待値。分布の一様性を定量的に表したもの。 カルバックライブラー情報量
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バイオプラスチック (BioPlastics) 「バイオマスプラスチック(en Organic Plastics)」と「生分解性プラスチック(en Biodegradable Plastics)」の総称。 「バイオマスプラスチック」とは生物資源から作られたプラスチックのこと。 そして「生分解性プラスチック」とは微生物により分解され、土に還るプラスチックのこと。 現在「生分解性プラスチック」は「バイオマスプラスチック」が主流であるため、しばしば「バイオプラスチック」＝「生物資源から作られ、かつ微生物によって分解されるプラスチック」として扱われることがある。 環境問題に配慮し、バイオプラスチックへの関心と需要が高まっている。 History 初登場 - 第12話 新たな能力者 (2巻)大学と企業が組んで行っている企画の例として、長谷川さんが沢木に説明していた。 Link 日本バイオプラスチック協会 (外部リンク) ウィキペディア 生分解性プラスチック (外部リンク)
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レベルエディタの対応について Skulltag 用のレベルマップを作るなら Doom Builder 2 が簡単です。編集パックが Skulltag チームより提供されているので、これを導入すれば後は普段通りのマッピングをするだけです。 しかし、編集パックが用意されていないレベルエディタは Skulltag 用レベルマップが作成できないというわけではありません。ZDoom 形式のレベルマップが作成できるレベルエディタなら、DoomEd 番号を手動設定することで Skulltag 用レベルマップも作成できます。 通常、Thing (Actor/Class) の配置は一覧から特定の Thing を選択して配置していると思いますが、各 Thing が保持している固有の ID、DoomEd 番号を一覧から選択する代わりに入力欄に手動で入力すれば良いのです。 特別な lump データ CMPGNINF の定義が必要です。 DoomEd 番号一覧 Skulltag 固有の Thing が持つ DoomEd 番号は、一部 ZDoom Wik からも確認できますが、ここでは ZDoom Wiki 未掲載分も含めて一覧化したいと思います。 CharactersMonsters PickupsWeapons Runes Powerups PropsTech Hell Corpse Gore Statues Misc Game Mode ActorsScore Pillars Skulls Flags Invasion ActorsMonster SpawnersDoom Monster Spawners Characters Monsters クラス名 DoomEd 番号 Abaddon 5015 Belphegor 5008 BloodDemon 5004 Cacolantern 5006 DarkImp 5003 Hectebus 5007 SuperShotgunGuy 5005 Pickups Weapons クラス名 DoomEd 番号 BFG10K 5013 GrenadeLauncher 5011 Minigun 5014 Railgun 5012 Runes クラス名 DoomEd 番号 HasteRune 5109 HighJumpRune 5108 ReflectionRune 5107 ProsperityRune 5106 RengenerationRune 5105 ResistanceRune 5104 SpreadRune 5103 DrainRune 5102 RageRune 5101 StrengthRune 5100 Powerups クラス名 DoomEd 番号 DoomSphere 5036 GuardSphere ? InvisibilitySphere 5035 MaxArmorBonus ? MaxHealthBonus ? RandomPowerup 5039 RedArmor ? TimeFreezeSphere 5032 TurboSphere 5030 Props Tech クラス名 DoomEd 番号 BlueColumn ? RedColumn ? RedTechLamp ? RedTechLamp2 ? Hell クラス名 DoomEd 番号 BlueCandleStick 5157 BlueEvilEye ? FloatingBobbingSkull ? GreyColumn ? GreyHeartColumn ? RedCandleStick 5156 RedEvilEye ? ShortWhiteTorch ? ShortYellowTorch ? TallGothicColumn 5054 TallGreyColumn ? WhiteTorch ? YellowTorch ? Corpse クラス名 DoomEd 番号 DeadCyberdemon ? Gore クラス名 DoomEd 番号 ImpalingSpike 5120 ImpalingSpike2 5121 ImpalingSpike3 5122 ImpalingSpike4 5320 ImpalingSpike5 5321 ImpalingSpike6 5322 ImpalingSpike7 5323 ImpalingSpike8 5324 ImpalingSpike9 5325 ImpalingSpike10 5326 ImpalingSpike11 5327 ImpHead 5056 MarineHelmetGibs 5328 RevenantHand 5055 Statues クラス名 DoomEd 番号 ArchvileStatue 5112 BaronStatue 5113 CyberdemonStatue 5114 DemonStatue 5111 ImpStatue 5110 MassmouthStatue 5115 Misc クラス名 DoomEd 番号 Hissy 5057 Impse ? Game Mode Actors クラス名 DoomEd 番号 PossessionStone ? Terminator 6001 Score Pillars クラス名 DoomEd 番号 HellScorePillar 5020 Skulls クラス名 DoomEd 番号 BlueSkullST ? hereticblueskull ? hereticredskull ? RedSkullST ? Flags クラス名 DoomEd 番号 BlueFlag 5130 RedFlag 5131 WhiteFlag 5132 Invasion Actors Monster Spawners Doom Monster Spawners クラス名 DoomEd 番号 引数 AbaddonSpot 5216 arg1 Start Spawn Numberarg2 Spawn Delayarg3 Round Spawn Delayarg4 First Appear Wavearg5 Max Spawn ArachnotronSpot 5220 ArchvileSpot 5228 BaronOfHellSpot 5222 BelphegorSpot 5223 CacodemonSpot 5214 CacolaternSpot 5215 CyberdemonSpot 5226 DarkImpSpot 5206 DemonSpot 5207 FatsoSpot 5218 HectebusSpot 5219 HellKnightSpot 5221 ImpSpot 5205 LostSoulSpot 5224 PainElementalSpot 5225 ReventantSpot 5217 SpiderMastermindSpot 5227 WolfensteinSSSpot 5280
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ＤＡＮＤＥＬＩＯＮ★ＳＥＥＤ http //members2.jcom.home.ne.jp/dandelion-seed/＞ダンデライオン用語辞典 http //www34.atwiki.jp/dandelion-seed/pages/1.html＞は行 http //www34.atwiki.jp/dandelion-seed/pages/15.html＞FKDショッピングモール宇都宮 2007年4月28日に初出演。 「アクセス情報」 ■住所 FKDショッピングモール 宇都宮インターパーク店 〒321‐0114 宇都宮市中島町939番地 TEL 028(657)5000 (大代表)
https://w.atwiki.jp/sakurawmemo/pages/5.html
まとめサイト作成支援ツールについて @wikiにはまとめサイト作成を支援するツールがあります。 また、 #matome_list と入力することで、注目の掲示板が一覧表示されます。 利用例）#matome_listと入力すると下記のように表示されます #matome_list
https://w.atwiki.jp/mobt/
MOBTwikiへようこそ ここはjROTiametサーバーにて活動中のギルド｢MOBT｣についてまとめるwikiです。 M：みるさんが O：オークダンジョンで B：バーサーカーのような T：立ち振る舞いをしていた (ドレインリアーさん Lv24歳) M：「蜜があふれてきたよ・・・ああっ・・・」 O：押し殺した声で B：ぼくをみつめながらつぶやく T：チャッキー (コンロン広報官 チョウ セイリュウさん 52歳) MOBTは紳士･淑女が集うギルドです。 MOBT作文募集受付中。 .
https://w.atwiki.jp/yaruogakyozyuto/pages/76.html
ホッピング ホッピング ttp //ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9B%E3%83%83%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0 必要な材料 押しバネ 30～40センチ程度の堅い木の棒(柄の部分) 足を乗せる木の板 本体になる80～90センチ程度の木の棒 石突用の布(滑りにくいようにザラザラした物) 作成工程 30～40センチ程度の棒の両端に布を巻く 真ん中に片方だけ本体の棒を通せる穴を開ける 本体を差込、紐などで固定する(ニカワなどで補強するとなお良し) 足を乗せる板に棒を通す穴を開け、本体の棒を通す 板を通したらバネも通す 石突用の布を巻いて完成 判定出ました 作成できます ただし乗り心地は保障しません