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コール・ミラー（Cole Miller） 誕生日：1984年4月26日 出身：アメリカ,ジョージア州 所属：アメリカン・トップ・チーム* 身長：187cm 階級：ライト級 戦績 年月日 対戦相手 結果 大会 その他 2006/7/21 リオン武 × 3R 判定0-3 プロフェッショナル修斗公式戦 66kg契約 ■1984年生まれ △アメリカ出身 ▼ライト級 ◇アメリカン・トップ・チーム
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紋舞らん ケーキ屋さんでバイトしているところをスカウトされたらしい。 ぷりんとしたお碗型のおっぱいが素敵。立ち気味の乳首も色がピンクでかわいい 本人ブログ 及川奈央 紋舞らんのほうが似てるとおもう。大きなホクロがチャームポイントで魅力的。 陣内智則の元彼女として有名。 スレンダーで鍛えぬかれた筋肉もりもりの体に、巨乳というプロフェッショナルなポロポーション。 本人ブログ
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グラズヴィダス・スマイリス（Grazhvydas Smailis） 誕生日：1978年8月31日 出身：リトアニア 所属：ローニナス・リトアニア・ブシドー・チーム* 身長：180cm 階級：ライトヘビー級 戦績 年月日 対戦相手 結果 大会 2006/9/8 山下志功 × 2R 反則失格 プロフェッショナル修斗公式戦 ■1978年生まれ △リトアニア出身 ▼ライトヘビー級 ◇ローニナス・リアトニア・ブシドー・チーム
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#ref error ：ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (.png) レベル35以上で開錠可 写真の断片 石が写った一部 礁湖が写った一部 オウムが写った一部 マストが写った一部 ヤシが写った一部 ジャングルが写った一部 ビーチが写った一部 猿が写った一部 見つけるアイテム 見つかるアイテム 【ノービス】 【トレーニー】 【プロフェッショナル】
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山田 博士 やまだ ひろし 愛称：ハカセ 敗戦処理のプロフェッショナル。 結構重要な場面で登板し、結構抑えるもののあまり注目されない不遇の人。 中日から種田と共に交換トレードで移籍してきた。 本名は山田洋。 元ヤクルトの山田勉の実の弟。 顔文字は（ ・士・） 愛称から博士ネタがキャラ立ちする。 多村の残機を製造しているとかいないとか 2006年からは中日のバッティングピッチャーに就職。 横浜時代の背番号は34。
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【TOP】【←prev】【PlayStation】【next→】 麻雀悟空 天竺 99 タイトル 麻雀悟空 天竺 99 機種 プレイステーション 型番 SLPS-02098 ジャンル テーブルゲーム（麻雀） 発売元 シャノアール 発売日 1999-6-3 価格 1800円（税別） 麻雀悟空 関連 FDS プロフェッショナル 麻雀 悟空 PCE 麻雀悟空 スペシャル 3DO 麻雀悟空 天竺 SFC 麻雀悟空 天竺 SS 麻雀悟空 天竺 PCFX 麻雀悟空 天竺 PS 麻雀悟空 天竺 麻雀悟空 天竺 99 駿河屋で購入 プレイステーション
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2009年の出来事 プロ公式ルールにおいてダウンカウント制が廃止される この年に行われたプロフェッショナル修斗 2009年の大会一覧 2009年に行われたタイトルマッチ 2009年新人王決定トーナメント この年に行われたアマチュア修斗 2009年の大会一覧 第16回全日本アマチュア修斗選手権大会 第6回全日本修斗グラップリング選手権大会 2008年の出来事／2009年の出来事／2010年の出来事
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前ページ次ページLibrary/工学 機械学習、パターン認識、推論 他分野との関連 全般的な本 Duda,Hart,"Pattern Analysis and Scene Analysis",Wiley Duda,Hart,Stork, "Pattern Classification" 上坂吉則, 尾関和彦 ,"パターン認識と学習のアルゴリズム" 尾関和彦, "メディア情報処理の基礎数理" ビショップ, "パターン認識と機械学習" 光成滋生,"「パターン認識と機械学習」の学習" 石井、上田、"わかりやすいパターン認識"、 石井、上田、"続わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-" エルッキ・オヤ, "パターン認識と部分空間法" 杉山将,"統計的機械学習-生成モデルに基づくパターン認識-" 山西健司,"情報論的機械学習" 渡辺、萩原,赤穂,本村,福水,岡田,青柳,"学習システムの理論と実現" 渡辺澄夫,"代数幾何と学習理論",森北出版（知能情報科学シリーズ） 金森敬文,畑埜晃平,渡辺治,"ブースティング-学習アルゴリズムの設計技法-",森北出版（知能情報科学シリーズ） 機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 杉山将,"機械学習のための確率と統計" 河原,"劣モジュラ最適化と機械学習" 鈴木大慈,"確率的最適化" 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 冨岡,"スパース性に基づく機械学習" 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 深層学習 人工知能学会編,"深層学習",近代科学社 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 異常検出 山西,"データマイニングによる異常検知",共立出版 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" 井手,"入門 機械学習による異常検知 ─Rによる実践ガイド─",コロナ社 バイオインフォマティックス 丸山,阿久津,"バイオインフォマティックス シリーズ 予測と発見の科学" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" カーネル法 大北剛（邦訳）,"サポートベクターマシン入門"：N.Cristianini,J.S.Taylor,"An Introsuction to Support Vector Machines and other kernel-based lerning methods",2000,Cambridge Univercity Press 大北剛（邦訳）,"カーネル法によるパターン解析",：J.S.Taylor,N.Cristianini,"Kernel Methods for Pattern Analysis",2004,Cambridge Univercity Press Bernhard Scholkopf,Alexander J.Smola,"Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond " 福水建次,"カーネル法入門-正定値カーネルによるデータ解析-",2010,朝倉書店 データサイエンス、データマイニング Rで学ぶデータサイエンス [5] パターン認識 Rで学ぶデータサイエンス [6] マシンラーニング 他分野との関連 統計学、最適化問題、信号処理、解析学、確率論とも関連が深い Library/数学/確率論 Library/数学/統計学 Library/数学/解析学 Library/数学/逆問題・数理計画法・最適化 Library/工学/信号処理 全般的な本 Duda,Hart,"Pattern Analysis and Scene Analysis",Wiley 超古典的で原点的な本。 Duda,Hart,Stork, "Pattern Classification" 上記の本の第2版。 上坂吉則, 尾関和彦 ,"パターン認識と学習のアルゴリズム" KL展開の情報理論的説明が素晴らしい。ちょっと古い本。 尾関和彦, "メディア情報処理の基礎数理" 情報処理(信号処理、パターン認識)を含む数理的問題について解説してある。きれいな理論が多く、非常にためになる。 ビショップ, "パターン認識と機械学習" ベイズ的なパターン認識の本としては有名な本。 関連Blog http //aidiary.hatenablog.com/entry/20100404/1270359720 光成滋生,"「パターン認識と機械学習」の学習" ビショップ, "パターン認識と機械学習"の副読本登場！！こんな本出していいのかと思ったが、「ビショップ, "パターン認識と機械学習"」の数学的な飛躍部分を埋めるために書かれたようだ。もともと、社内の勉強ノートだとのこと。 こんな感じの本。表紙の色いっしょだ。 https //twitter.com/0_9_2_chan/status/367569436552597505/photo/1 石井、上田、"わかりやすいパターン認識"、 石井、上田、"続わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-" エルッキ・オヤ, "パターン認識と部分空間法" 杉山将,"統計的機械学習-生成モデルに基づくパターン認識-" Octave,Matlabを用いた説明で、とてもシンプル。入門的としてはとてもよい。理論的なところもきちんと押さえている。EMアルゴリズムなど押さえどころがしっかりしている。 山西健司,"情報論的機械学習" MDLなど情報理論的な関係がよく書かれている。 渡辺、萩原,赤穂,本村,福水,岡田,青柳,"学習システムの理論と実現" 渡辺澄夫,"代数幾何と学習理論",森北出版（知能情報科学シリーズ） 金森敬文,畑埜晃平,渡辺治,"ブースティング-学習アルゴリズムの設計技法-",森北出版（知能情報科学シリーズ） ブースティングについての本 機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 杉山将,"機械学習のための確率と統計" 河原,"劣モジュラ最適化と機械学習" センサ配置問題に関心があり、購入した。 鈴木大慈,"確率的最適化" 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 冨岡,"スパース性に基づく機械学習" 概要をつかむには良いかもしれない。数式が引用文献頼りだったり、論理が飛躍しているのが難点。 著者のMATLABのソースコードがGitHUB上に公開されている。 著者HP http //tomioka.dk/ 著者スライドノート http //www.slideshare.net/ryotat 著者GitHUB https //github.com/ryotat 他パッケージ SPAMS フランスの研究グループが公開している。 http //spams-devel.gforge.inria.fr/ 1章〜3章：準備 ポイント①：制約付き最小化と罰則項付き最小化問題の関係 ポイント②：絶対値損失と中央値の関係 絶対値損失と中央値との関係は、以下のページの方が分かりやすい。 http //tsujimotter.hatenablog.com/entry/2013/11/17/201051 4章：ノイズ無しL1ノルム最小化 ポイント①：統計次元の話 本文の重要なネタ元の論文（統計次元） D.Amelunxen, etc.,"Living on the Edge" スライド：http //people.ee.duke.edu/~lcarin/SAHD_Tropp.pdf 論文：http //arxiv.org/pdf/1303.6672v2.pdf V.Chandrasekaran, etc.,"The convex geometry of linear inverse problem" 論文：http //users.cms.caltech.edu/~venkatc/crpw_lip_focm12.pdf その他①：計算幾何学的方法による解釈 D.L.Donoho, J.Tanner,"Counting faces of randomly projected hypercubes and orthants, with applications" 論文：http //arxiv.org/pdf/0807.3590v1.pdf D.L.Donoho, J.Tanner,"Counting faces of randomly projected polytopes when the projection radically lowers dimension" 論文：http //arxiv.org/pdf/math/0607364v2.pdf D.L.Donoho, J.Tanner,"Observed universality of phase transitions in high-dimensional geometry, with implications for modern data analysis and signal processing" 論文：http //arxiv.org/pdf/0906.2530v1.pdf その他②：統計学的方法による解釈 D.L.Donoho, A.Maleki, and A.Montaniri.,"Message-passing algorithms for compressed sensing" 論文：https //web.stanford.edu/~montanar/RESEARCH/FILEPAP/mpacs.pdf Y.Kabashima, T.Wadaama, and T.Tanaka.,"A typical reconstruction limit for compressed sensing based o Lp-norm minimization" 論文：http //arxiv.org/pdf/0907.0914.pdf その他③：制限等長性 E.J.Candes.,"The restricted isometry property and its implementations for compressed sensing" 論文：http //www.stat.yale.edu/~snn7/courses/stat679fa13/references/RIP.pdf 5章：ノイズありL1ノルム最小化 ポイント①：ノイズがある場合の性能評価 本文の重要なネタ元の論文（LASSO, 基底追跡雑音除去） R.Tibshirani,"Regression shrinkage and selection via the lasso" https //www.statistik.tu-dortmund.de/fileadmin/user_upload/Lehrstuehle/Genetik/MW0910/Tibshirani1996.pdf S.Chen,D.L.Donoho,and M.Saunders,"Atomic decomposition by basis pursuit" http //statweb.stanford.edu/~donoho/Reports/1995/30401.pdf ポイント②：制限強凸性 本文の重要なネタ元の論文（制限強凸性） S.Negahban ,P.Ravikumar, M.J.Wainwright,and B.Yu,"A unified framework for high-dimensional analysis of M-estimators with decomposable regularizers" http //arxiv.org/pdf/1010.2731.pdf S.Negahban and M.J.Wainwright,"Restricted strong convexity and weighted matrix completion Optical bounds with noise" http //www.eecs.berkeley.edu/~wainwrig/Papers/NegWai12_JMLR_MatComp.pdf G.Raskutti,M.J.Wainwright,and B.Yu,"Restricted eigenvalue properties for correlated gaussian designs" http //www.eecs.berkeley.edu/~wainwrig/Papers/RasWaiYu10.pdf 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 深層学習 人工知能学会編,"深層学習",近代科学社 概要を知るにはいいかも。 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 異常検出 山西,"データマイニングによる異常検知",共立出版 理論的な本。 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" サポートページ http //ide-research.net/book/support.html 井手,"入門 機械学習による異常検知 ─Rによる実践ガイド─",コロナ社 サポートページ http //ide-research.net/book/support.html バイオインフォマティックス RNAとかDNA配列の解析に使われる情報技術。 丸山,阿久津,"バイオインフォマティックス シリーズ 予測と発見の科学" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" カーネル法 大北剛（邦訳）,"サポートベクターマシン入門"：N.Cristianini,J.S.Taylor,"An Introsuction to Support Vector Machines and other kernel-based lerning methods",2000,Cambridge Univercity Press RHKS Reproducting Kernel Hilbert Spaceを応用した機械学習理論についての初期の頃の入門書である。 数学的な定理が、天下り的に書かれていて概要をつかむにはよいが、数学的な部分は、引用文献に頼っており読みにくい。 そういう意味で、外観をつかむには良いのかもしれない。 サポートページ：http //www.support-vector.net/vacancies.html Neloと働かないか？みたいなことが書いてある。本気かな? 大北剛（邦訳）,"カーネル法によるパターン解析",：J.S.Taylor,N.Cristianini,"Kernel Methods for Pattern Analysis",2004,Cambridge Univercity Press 前著("サポートベクターマシン入門")よりも分厚く、数学的説明が細かくてよい。 Bernhard Scholkopf,Alexander J.Smola,"Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond " カーネルPCAの先駆的研究者による著作。 福水建次,"カーネル法入門-正定値カーネルによるデータ解析-",2010,朝倉書店 ぱっと目に入り購入に至る。 データサイエンス、データマイニング 原理的には、同じ数学使っているんですよね。 Rで学ぶデータサイエンス [5] パターン認識 Rで学ぶデータサイエンス [6] マシンラーニング
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モンスターズ ジョーカー ジョーカーシリーズに登場する神獣で「キングスペーディオ」が宝具を額にはめ、魔界の門を消滅させる使命を果たすための神獣の最後の姿。 見た目はキングスペーディオの防具の黄色い部分が水色になり、体も少し蒼がかかった白で額に緑色の宝具がはめられていることである。 エンディングでその姿を見ることができる。 仲間にすることもでき、エンディング後「キングスペーディオ×レティス」の配合で『JOKER』が誕生する。 所持スキルは「しんせい」 耐性はデイン系を吸収しザキ系を無効化するが、ドルマ系に弱い。 しかし、レティスはレオパルドやトロデと同じく配信限定モンスターであり期間は「2007年3月1日から3月14日。 2007年8月23日から9月5日」までの間、DSステーションで配信されていた。 ちなみに現在は配信を終了しており、交換かすれ違い通信でしか入手できない。 モンスターズ ジョーカー２ エンディング後、各マップの特定のエリアで、ランダムに神獣界へ続く鏡が出現する。 下記が神獣の出現エリア。 ･密林「いざないの扉近くの高台」 ･平原「ウイングタイガーの巣穴入り口の右横」 ･断崖「『てんせいの杖』がある宝箱の近く」 ･雪山「いざないルーラ洞窟を下側に出たマップの上部」 ･海岸「最初の洞窟内部(マップ左のTの字の通路の先)」 ･遺跡「青い扉を開けた先(雨の日でしか行けない)」 探す場所の順番などはなく鏡を見つけて調べた順番で出現する神獣は決まっている。 鏡が出現している時は、その鏡のあるエリアには敵が出現しないので、神獣の鏡を調べて戦闘に入る。 1回目、ディアノーグエース 2回目、グラブゾンジャック 3回目、クインガルハート 4回目、キングスペーディオ 全ての神獣を倒せば晴れてスペディオを仲間にでき、飛行船エリアの左の方にある高台の青宝箱の近くに神獣ジュニアのスペディオがいて話かけると仲間にできる。 ちなみに神獣は１匹しか仲間にできないので２匹目以降は通信をしないと仲間にできない。 JOKER仲間にするには「キングスペーディオ×神鳥レティス」で『JOKER』が生まれる。 今作はJOKERを使った特別配合があり『JOKER×ドン･モグーラ×キングレオ×やまたのおろち』の４体配合で「闘神レオソード」が生まれる。 種族は「？？？系」 ？？ランクの「1枠」モンスター。 所有スキルは固有の「JOKER」 特性は「れんぞく」 「アタックカンタ」 「光のはどう」 能力限界値は「HP460」「MP900」「攻撃力990」「防御力900」「素早さ940」「賢さ500」 攻撃、防御が高くかなり強く特性の「アタックカンタ」であらゆる打撃、斬撃を跳ね返せる。 耐性も炎ブレスやマジックハックを無効化し、眠りは反射する事が出来る。 しかしHPが極端に低く460なり、前作では無効化できたザキ系が弱点になっているなどからかなり弱体化した。 ジョーカー２professional オリジナル版と異なりピピッ島攻略後に神獣とイベントが起こるようになり、ジョーカー２と同じく各エリアで各形態の神獣と戦いになる。 今作では各神獣がパワーアップしていて手強く極限まで鍛えてないと勝利は難しい。 全ての神獣を倒すと飛行船エリアの左の方、高台の青宝箱の近くに、神獣ジュニアのスペディオがいて、仲間にできる。 今回も「キングスペーディオ×神鳥レティス」の配合で『JOKER』が生まれる。 プロフェッショナルでも配合で「闘神レオソード」を生み出せ『JOKER×少年レオソード』との配合で生み出せる。 どちらも両性同士になるので配合するにはJOKERか少年レオソードの性別を変えておく必要がある。 種族は「？？？系」 SSランクの「1枠」モンスター。 所有スキルは固有の「JOKER」 特性は「れんぞく」 「つねにアタックカンタ」 「光のはどう」 「まれにまもりの霧」 能力限界値は「HP620」「MP600」「攻撃力1000」「防御力1000」「素早さ920」「賢さ800」 プロフェッショナル版では最大で460しかなかったHPが620まで上がり、攻撃力、守備力も1000まで上がっている。 しかしMPは600まで下がっているがジョーカー２に比べれば大きく改善されたといえる。 しかし対戦で使うには「HP SP」のスキルでHPを上げよう。 しかしザキに弱いのは相変わらずである… テリーのワンダーランド3D 今回も「キングスペーディオ×神鳥レティス(ラーミアでも代用可)」の配合で『JOKER』が生まれる。 配合用途もプロフェッショナルと同じく「JOKER×少年レオソード」の配合で『闘神レオソード』を生み出せる。 種族は「？？？系」 SSランクの「1枠」モンスター。 所持スキルは固有の「キング」 特性は「スタンダードボディ」 「れんぞく」 「つねにアタックカンタ」 ＋25で「光のはどう」 ＋50で「まれにまもりの霧」が加わる。 能力限界値は「HP744」「MP600」「攻撃力1000」「防御力1000」「素早さ920」「賢さ800」 究極配合では「HP862」「MP720」「攻撃力1200」「防御力1200」「素早さ1104」「賢さ960」 プロフェッショナルよりも能力が大きく上がり究極化は攻撃、防御が1200と高くなりHPもかなりマシになった。 耐性もほとんどを無効にでき、デインで回復、眠りを反射するが他の神獣同様「毒.マインド.マヒ」には耐性はないので注意! 究極化の特性変化で「行動回数アップ、メタルボディ」を選ぶとHPが下がり、行動順アップは耐性が大変なことになってしまうので『ブレイクアップか耐性アップ』のほうが良いかもしれない。
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2010年の出来事 この年に行われたプロフェッショナル修斗 2010年の大会一覧 2010年に行われたタイトルマッチ 2010年新人王決定トーナメント この年に行われたアマチュア修斗 2010年の大会一覧 第17回全日本アマチュア修斗選手権大会 第7回全日本修斗グラップリング選手権大会 第1回全日本キッズ修斗選手権大会 2009年の出来事／2010年の出来事／2011年の出来事*