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[部分編集] 戻る 「だって、こんな所進むんだから明るくやってないと、みんな暗くなっちゃうでしょ」 年齢:13歳 性別:男性 身長:153cm 体重:38kg 声優:渡辺 明乃 称号:術使い(職業は魔術師) ガレット村のギルドに所属していた少年。 記憶喪失だが冗談好きで明るく活発な性格で 即興の歌を歌うのが好き。 仲間と共にアドリビトムにやってきた。 原作では炎のフォルスの能力者。 導術(m) Lv 名称 TP 属性 倍率(ヒット数) タイプ 備考 初期 フレアショット 15 火 520(520×1) 初級術 小さな火球を撃ち出し、爆発させる術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 初期 ウィンドエッジ 15 風 470(235×2) 初級術 真空の刃を続けて生み出す術推定詠唱時間:160F(約2.67秒) 初期 アーチシェイド 15 闇 540(270×2) 初級術 歪みの力が両側から挟みこむように引き裂く術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 13 エイミングヒート 24 火 1240(310×4) 中級術 灼熱弾を乱れ撃ちして敵を狙う術推定詠唱時間:約7秒 15 バーンストライク 15 火 620(155×4) 中級術 上空から火炎弾を3発降らせる術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 21 ネガティブゲイト 21 闇 630(90×7) 中級術 亜空間を造りだし敵を飲み込む術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 24 ゲイルスラッシュ 24 風 1060(265×4) 中級術 横殴りの突風で敵を吹き飛ばす術推定詠唱時間:330F(約5.50秒) 29 ガスティーネイル 21 風 940(235×4) 中級術 巨大な真空の爪で敵を切り裂く術推定詠唱時間:330F(約5.50秒) 34 フィアフルストーム 55 風 2840(355×8) 上級術 巨大な竜巻を発生させる術推定詠唱時間:740F(約12.33秒) 36 ブラッディクロス 24 闇 840(280×3) 中級術 闇の刃から生じる呪いの波動を撃ち出す術推定詠唱時間:270F(約4.50秒) 44 ブレイジングハーツ 44 火 2130(230→190×10) 上級術 巨大な火炎弾を発射し着弾の衝撃で焼き尽くす術威力倍率が非常に高く、周囲をまとめて攻撃できる。推定詠唱時間:680F(約11.33秒) 50 ディザスターロアー 55 闇 3240(270×12) 上級術 絶望の咆哮が敵を引き裂く防御不可能の術威力倍率が非常に高く、周囲をまとめて攻撃できるが、高速で移動している敵には当て辛い。推定詠唱時間:740F(約12.33秒) 立ち回り(m) 技数が少なく使える属性も限定されているが、独自性のある術が多い。 トンファーによる攻撃はリーチが短く威力も低いのでオススメできない。 しかし攻撃が素早く4HITするので護身方法としてはそこそこ優秀。前衛が駆けつけるまで頑張ろう。また、TP回復の手段としてもなかなか使える F・フレイム、F・エンチャントも存在しない上、後半になればなるほど、闇耐性のモンスターが増えていき、得意の術がほとんど通用しないことも。 元々の性能と比べても周りの術師と比べても不遇であろうキャラ。残念。 それでもエイミングヒートやブレイジングハーツはHit数・威力共に優秀なので、雑魚が密集しているととてつもないダメージを叩き出す。しかし詠唱が長いので、基本はバーンストライクやネガティブゲイトでチクチク。 ディザスターロアー、ブレイジングハーツ、フィアフルストームの威力がかなり高い。範囲はそれほど広くないのでボス戦などで大ダメージを与えたい時に。 成長率(m) Lv HP TP 物攻 物防 術攻 術防 敏捷 10 386 179 37 36 112 107 159 45 1424 278 81 70 220 234 197 50 1572 288 87 75 235 253 203 60 1868 309 100 85 266 289 213 100 3054 382 150 124 389 434 257 150 4536 466 213 172 542 616 311 250 7500 625 340 270 850 980 420 戦闘台詞(m) 戦闘開始 「ちゃっちゃといこうヨ!」 被ダメージ 「うぅ!」「うぁあっ!」 戦闘不能 「ダメかも…しんない…」 アイテム使用 「ほい」 OVL 「ふぅぅぅっ!!」 秘奥義 秘奥義なし 戦闘勝利(楽勝) 「『マオ、大活躍!』の巻き!」「余裕なんですケド?」 戦闘勝利(普通) 「やったー!」「当然の勝利だネ!」 戦闘勝利(辛勝) 「もぅ、いったいなぁ…」「ふぅ~、危ない危ない」 敵対時戦闘開始 「さぁ、かかっといでよ!」
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シーズンオフ 週ごとの俸禄10/30~11/5シーズンオフ10/30~11/5 (計7日間) 俸禄受け取り方法の選択(締め切りました)資金で受け取りたい方はこちら(資金=推定作業時間×0.5 端数四捨五入) 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら(マイル=推定作業時間×2.0 端数四捨五入) 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら(マイル=推定作業時間×2.0 端数四捨五入) シーズンオフ 週ごとの俸禄10/30~11/5 シーズンオフ10/30~11/5 (計7日間) 国民番号 PC名@藩国名 実作業時間 推定作業時間 俸禄(資金) 俸禄(マイル) 備考 4100008 ゆうみ@悪童同盟 2.1 2.1 1 - 2100399 花井柾之@え~藩国 1.6 1.8 4 個人口座 0200039 リバーウィンド@akiharu国 1.3 1.3 - 3 藩国口座 2900559 九重 千景@になし藩国 1 1 - 2 個人口座 総計 6 6.2 1 9 俸禄受け取り方法の選択(締め切りました) ターン9第2週からの俸禄は、資金とマイルのどちらで受け取るかを選ぶことができます。 また、4/28の質疑結果により9/10から資金とマイルの報酬が変更になりました。 (資金:2時間あたり1億、端数四捨五入) (マイル:1時間あたり2マイル、端数四捨五入) (0マイルの方には1マイル) 資金で受け取りたい方はこちら(資金=推定作業時間×0.5 端数四捨五入) 俸禄を資金で受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 ありがとうございます。資金でいただきます。 -- ゆうみ@悪童同盟 (2008-05-01 11 40 33) 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら(マイル=推定作業時間×2.0 端数四捨五入) 俸禄をマイルで個人口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら(マイル=推定作業時間×2.0 端数四捨五入) 俸禄をマイルで藩国口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 藩国マイルでの受け取りをさせていただきます。よろしくお願い申し上げます。 -- リバーウィンド@官長 (2008-05-01 07 24 57)
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アイテム名 装備レベル レベル 攻 防 魔 魅 運 早 火 水 風 土 入手 備考 ストライクイーグル 154 0推定値 18.18 - - 2.72 - 1.81 - - - - ピノコ依頼 1 20.00 - - 3.00 - 2.00 - - - - 撃ち放った拳銃 160 0推定値 27 - - 10 - 8 - - - - 福袋CP 2009お正月 10 54 - - 20 - 16 - - - - ポリスガンアロー 175 0推定値 26.00 - - 4.00 - 10.66 - - - - クリスマスBOX 2007クリスマス 5 39.00 - - 6.00 - 16.00 - - - - ライジングストライク 200 0推定値 25.38 - - 5.38 - 10.76 - - - - ゴブリンゾンビ 3 33.00 - - 7.00 - 14.00 - - - - 炎龍弓ミリオディスカ 200 0推定値 34.6 - - 4.5 - 13.5 4.2 - - - 福袋普 2010お正月 90 346.00 - - 45.00 - 135.00 42.00 - - -
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操作変数法 説明変数(x)と誤差項(ε)に相関がある場合は 説明変数に相関があり、誤差項に無相関な操作変数(z)を定義して回帰する 操作変数の条件 ただしは有限かつnonsingularとする。 IV推定量 このzを用いて をβの推定量とする。これをIV推定量という。 IV推定量の不偏性、一致性 となり、一般に不偏性は得られない。 ここで、はに確率収束する。(大数の弱法則) またより、である。(Law of Total Expectationを使う) 従って、は0に確率収束する。 これらを用いると、はに確率収束することがわかる。
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ABSTRACT タギングシステムの普及によってユーザはコンテンツを探しやすくなった。このタグを推薦システムに導入することによって推薦システムの精度を高める。ユーザのタグへの嗜好を推定し、それを用いてコンテンツを推薦する。 INTRODUCTION Amazon, Digg, Netflixなどのサービスは推薦システムを使ってユーザが好みそうなコンテンツを推薦している 推薦システムにおける主な二つのタスクrecommend predict タグの意味はユーザが容易に理解できるものであるため、これによってユーザ自身とコンテンツの関係が分かる 例えば、アリスはアニメが好きでいくつかのアニメ映画を見ていたある時、Ratatouilleという映画を見ようとしたが、その映画には他のユーザがanimatedというタグを付けていた アリスがアニメを好きという事実と、この映画に付けられたタグによって、アリスはこの映画を好むだろうという推測ができる また、pixarというタグをクリックしてIncredibleという映画を身に行くと推測できる 提案するtagommenderでは、まずユーザのタグに対する嗜好を推定し、次にそれを用いて映画への嗜好を推定するタグへの嗜好は、映画への評価から推定する。例えば、アニメの映画に高い評価をし、ホラーの映画に低い評価をしていれば、アニメ映画についているようなanime等のタグを好み、horror等のタグを嫌うと推定する タグへの嗜好の推定RQ1 ユーザのタグへの嗜好を推定できるか ユーザのタグ付けの行動や、映画のクリック、タグの質を用いるタグの質とは、そのタグによって映画の内容が分かるかどうか。例えば、animated, horrorは映画の内容が分かるが、likeは映画の内容は分からない。 映画への評価の推定tagommenderには暗黙的評価のみを用いるアルゴリズムと明示的、暗黙的評価の両方を用いるアルゴリズムの二つがある RQ2 暗黙的な評価のみのシステム上でtagommenderはどれくらい精度良く動くか(e.g., delicious) RQ3 明示的な評価もあるシステム上でtagommenderはどれくらい精度良く動くか(e.g., Amazon) RELATED WORK 飛ばす EXPERIMENTAL DATASETS MoverLensのデータを用いるデータセットは5つ以上のタグが付いている映画、5種類以上の映画に付けられているタグを対象とする。反復的にそれらを求める。 5つ以上の映画をクリックしたユーザを対象とする INFERRING TAG PREFERENCE RQ1に答える タグへの嗜好を推定するやり方として二つ考えるタグへの直接的な行動を用いるアリスがanimatedというタグを何かの映画に付ければ、アリスはそのタグを嗜好してる タグへの間接的な行動を用いる(映画への評価を用いる)アリスがanimatedというタグが付いた映画に評価5を与えればアリスはそのタグを嗜好してる Inferring Preference using Tag Signals タグへの直接的な行動を基にしたアルゴリズムとして三つ考えるTag applied ユーザが付与したタグは嗜好が高い Tag searched ユーザが検索したタグは嗜好が高い Tag quality ユーザは質の高いタグを好む質の高いタグとは、多くのユーザが付与したタグ、多くのユーザが検索したタグなど ユーザがとったタグへの行動は{0,1}で表現されるが、それを単純に線形な関係があるとして[0,5]のタグ嗜好値に写像する。線形関係はユーザのタグへの直接的な行動と実際に与えれたタグへの評価との最小二乗回帰で求める Inferring Preference using Item Signals 映画への行動を通じてユーザのタグへの嗜好を推定するユーザがある映画に高い評価を与えた時、その映画についているタグを嗜好していると推定する さらに、評価をした映画と関連が高いタグは強く嗜好すると推定し、あまり関連しないタグはあまり嗜好しないと考える 映画とタグとの関連度はタグの質をもとに算出する 次の6つのアルゴリズムを考える Movie-clicksユーザは嗜好するタグがついている映画をよくクリックするという仮定 ユーザがクリックした映画とタグとの関連度の平均がスコアとなる Movie-log-odds-clicksmovie-clicksの指標と似ているが、全体のタグのpopularityで正規化する log-oddsを用いる (結果良くないっぽいから暫定的に無視) Movie-r-clicksクリックした映画ではなく、評価した映画に対してmovie-clicksを適用 Movie-r-log-odds-clicksクリックした映画ではなく、評価した映画に対してmovie-log-odds-clicksを適用 movie-ratingsユーザのタグに対する嗜好は、ユーザのそのタグが付いている映画に対する評価の平均とみなせる movie-bayesTBD
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2009.4.11討伐に参加しましたが、ログが完全に取れてなく、死亡を確認できる記述がなかったためHPを把握できないため今回のログは公表いたしません。 次回討伐時には死亡ログを確認し、HPを確定できるようにしたいと思います。 2009.6.6討伐 アバターオブガールー 使用スキル デス ペナルティ(3)/ジャッジメント(5)/パニッシュメント(2) ■被通常ダメージ一覧 名前 被回数 最小被ダメージ 最大被ダメージ 被ダメージ合計値 ソル系 36 41 120 1939 ベルセルク 63 83 218 6508 レンジャー 37 100 240 4650 ガーディアン 25 77 182 2363 ローグ 145 108 964 24410 レンジャー 96 79 212 9883 ベルセルク 85 70 190 7592 ローグ 10 85 202 1131 ローグ 24 71 188 2374 ローグ 7 35 51 280 ローグ 11 66 132 877 ガーディアン 99 72 204 9678 シャーマン 146 78 218 14294 ローグ 3 44 52 148 ベルセルク 15 96 127 1658 ガーディアン 27 55 154 1952 ガーディアン 98 36 110 4649 ベルセルク 4 45 60 213 シャーマン 11 54 120 788 スカウト系 5 42 116 356 スカウト系 9 45 64 488 ハイプリースト 8 42 58 391 スカウト系 1 26 26 26 シャーマン 14 53 128 965 被通常ダメージ合計値 97614 ■被スキルダメージ一覧 スキル名 使用回数 最小被ダメージ 最大被ダメージ 被ダメージ合計値 ブラッドピアッシングⅠ 137 50 2232 29539 クラッシュスマイトⅡ 50 200 564 12747 ソニックブロウⅢ 127 144 552 32285 クラッシュスマイトⅠ 43 153 388 9079 アイスブレスⅢ 30 293 362 9744 パワースローⅠ 38 226 2820 18554 スパークⅠ 36 313 630 12560 スタニングショットⅠ 18 189 1864 5994 モータルストライクⅠ 29 228 3132 14246 バッシュⅡ 5 52 59 274 バッシュⅠ 2 57 58 115 デッドリーポイズンⅠ 20 212 724 7200 ポイズンⅡ 1 38 38 38 ブリザードⅠ 17 387 904 8890 ホーリーレインⅠ 1 131 131 131 ホーリーライトⅠ 1 9 9 9 スキルダメージ合計値 161405(161405) 総合ダメージ合計値 259019(259019) 推定HP260000 2010.1.31討伐データ アバターオブガールー 使用スキル パニッシュメント(4)/ジャッジメント(2)/デス ペナルティ(4) ■被通常ダメージ一覧 名前 被回数 最小被ダメージ 最大被ダメージ 被ダメージ合計値 ベルセルク 61 264 792 22802 ローグ 26 141 452 6200 ベルセルク 23 211 622 6594 ガーディアン 12 126 282 2120 ローグ 15 175 398 3594 ハイプリースト 27 108 266 3784 レンジャー 21 179 398 5092 ベルセルク 15 98 312 2493 ローグ 13 148 354 2743 ベルセルク 22 135 430 5205 ガーディアン 14 131 408 2751 ローグ 21 203 638 6352 ローグ 18 151 440 3978 ローグ 20 286 820 9216 ハイプリースト 4 121 270 675 ローグ 17 156 460 4187 レンジャー 57 111 278 8910 ハイプリースト 17 1 102 450 被通常ダメージ合計値 97146 ■被スキルダメージ一覧 スキル名 使用回数 最小被ダメージ 最大被ダメージ 被ダメージ合計値 スキルダメージ割合 ソニックブロウⅢ 80 438 5004 92442 28.8% モータルストライクⅠ 17 1036 3724 29460 9.2% クラッシュスマイトⅠ 57 203 1632 36626 11.4% ブラッドピアッシングⅠ 67 346 3014 62858 19.7% クラッシュスマイトⅡ 54 257 2202 49376 15.4% アイスブレスⅢ 11 298 672 4296 1.3% デッドリーポイズンⅠ 12 806 1832 14202 4.4% スパークⅠ 10 326 688 3968 1.2% フライングディスクⅠ 1 362 362 362 0.11% ロックホールドⅠ 6 58 70 388 0.12% パワースローⅠ 12 611 3154 12776 4% スタニングショットⅠ 9 477 2990 11754 3.6% ブラッドピアッシングⅡ 1 424 424 424 0.13% スキルダメージ合計値 318932(318932) 総合ダメージ合計値 416078(416078) 推定HP416000(HP回復込) 召喚MOB一覧(記載推定HPは今回の討伐ログより) 召喚名 召喚数 推定HP エクスプロージョン 44体 推定HP400 バレットファイア 16体 推定HP2100 ラピッドファイア 12体 推定HP6350 アストラルフレイム 6体 推定HP750 ソリッドフレイム 6体 推定HP1100 ディスコード 4体 推定HP2500 ニュートラライザー 4体 推定HP2100 ジェネレーター 2体 推定HP13000 合計85体(死亡ログが残っているもののみ) 参加者数25名(内訳) 職 割合 ガーディアン 8% ベルセルク 16% ローグ 28% レンジャー 12% ハイプリースト 16% シャーマン 4% ソーサラー 4% エンチャンター 12% 総死亡回数 3回(死亡ログが残っているもののみカウント) 職別 回数 シャーマン 1回 レンジャー 1回 ベルセルク 1回 各PD選択各PDHPデータログヘルファイアアンズーアバターオブガールーキングボルキーノプリンスボルカーナ
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アイテム名 装備レベル レベル 攻 防 魔 魅 運 早 火 水 風 土 入手 備考 ソウルロッド 110 0推定値 - - 16.36 0.90 - - - - - - スウィートタウン依頼 1 - - 18.00 1.00 - - - - - - 黒竜杖ディノケイオス 120 0推定値 - - 32.25 - - - 3.25 3.25 3.25 3.25 福袋軽 2010お正月 30 - - 129 - - - 13 13 13 13 昇竜の杖 134 0推定値 1.81 - 17.27 2.72 - - - - - - マランダ依頼 1 2.00 - 19.00 3.00 - - - - - - アンペシュカーヌ 150 0推定値 - - 26.05 - - - 3.95 3.95 3.95 3.95 キャッシュ 2009 5月 28 - - 99 - - - 15 15 15 15 フリフラロッド 150 0推定値 - - 40.0 2.0 2.0 - 4.2 4.2 4.2 4.2 豪華チケット 2009夏祭り 90 - - 400 20 20 - 42 42 42 42
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[部分編集] 戻る 年齢:15歳 性別:女性 身長:155cm 体重:40kg 声優:矢島 晶子 称号:医者の卵(職業は法陣師) ガレット村でギルドに所属していた少女。 ヴェイグ達と共にアドリビトムに身を寄せている。 恋愛小説が好きで、パニールとは本の貸し借りをよくする仲。 原作では雨のフォルスの能力者。 前作では戦闘不参加だったが今回はプレイアブルキャラに。 陣術は発動直後に範囲内に入ってるキャラのみ効果発生原作と違い、陣が残ってるときに入っても意味はないので注意。 R・エリキシルやヒール・レーゲンなど後期になると神性能の術を習得する。原作のイメージやロクな技も無い初期レベルでいきなり推奨Lv30のフィールドに放り込まれる為弱く見られがちだが、育ててこそ真価を発揮する。 陣術(ab) Lv 名称 TP 属性 倍率(ヒット数) タイプ 備考 初期 パワー・クラフト 7 火 - 陣術 範囲内の味方の物理攻撃力を一定時間強化、同時に状態異常を回復する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 初期 ガード・ヴァッサー 7 水 - 陣術 範囲内の味方の物理防御力を一定時間強化、同時に状態変化を回復する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 初期 ライフ・マテリア 7 土 - 陣術 範囲内の味方にHP時間回復効果を付与、同時に状態異常を回復する術推定詠唱時間:約2秒 11 チャージ・ヴィント 7 風 - 陣術 範囲内の味方のTPを10%回復、同時に状態異常を回復する術基本アイテムの使えないバルバトス戦では貴重なTP回復技推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 13 レデュース・レーゲン 13 土 - 陣術 一定時間、敵全体の物理攻撃を10%減少させる術推定詠唱時間:約2秒 15 シェイブ・レーゲン 13 土 - 陣術 一定時間、敵全体の物理防御を10%低下させる術開幕にどうぞ推定詠唱時間:約2秒 18 マインド・ガイスト 7 光 - 陣術 範囲内の味方の術攻撃を一定時間強化、同時に状態変化を回復する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 21 ブラスト・レーゲン 13 土 - 陣術 一定時間、敵全体の術攻撃を10%低下させる術推定詠唱時間:約2秒 24 レジスト・ヴィレ 7 闇 - 陣術 範囲内の味方の術防御を一定時間強化、同時に状態変化を回復する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 26 ガンビット・レーゲン 13 土 - 陣術 一定時間、敵全体の術防御を10%低下させる術推定詠唱時間:約2秒 29 R(ライズ)・エリキシル 21 闇 - 陣術 範囲内の味方全員を蘇生する陣を描く 蘇生機能付きヒールウィンド推定詠唱時間:160F(約2.67秒) 33 D(ドラッグ)・レーベン 8 水 240(60×4) 陣術 範囲内の敵のHPを吸収して自分のHPを回復させる術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 41 ヒール・レーゲン 13 土 - 陣術 味方全員の体力を50%回復する術低消費高速発動移動中にも使用可能推定詠唱時間:約2秒 44 アーツ・レーゲン 13 土 - 陣術 味方全員のオーバーリミッツゲージを8%増加する術推定詠唱時間:約2秒 49 ブレイク・レーゲン 13 土 - 陣術 一定時間、問答無用でガードブレイクできるようになる術推定詠唱時間:約2秒 立ち回り(ab) 他の僧侶系キャラに比べ攻撃力が高いが、攻撃速度が遅く、今回はそもそも杖の威力が低く攻撃役としては期待できない。攻撃術にD・レーベンがあるが術攻も低いため、これもダメージ源として期待できない。 よって今作のアニーは完全に補助に徹するキャラ。 陣術の効果は変更されており効果は持続しないがむしろこちらのほうがよいだろう。 R・エリキシルの使い勝手のよさは健在。詠唱が早く運がよければ複数同時に復活。 チャージ・ヴィントやアーツ・レーゲンの使い勝手がよく、ヒール・レーゲンは神性能。 秘奥義は無いが育てきればかなりの高性能キャラ。 AIに問題が有り、相手のレベルによっては通常攻撃しかしてくれない以下コピペ1:主人公 100 アニー 43 味方1 50 味方2 28 ⇒通常攻撃と回復のみ 2:主人公 100 アニー 43 味方1 50 味方2 27 ⇒補助系も使用してくれる 計算式1:敵のレベル(48)-アニー(43)+敵のレベル(48)-味方2(28)=25で2:敵のレベル(48)-アニー(43)+敵のレベル(48)-味方2(27)=26 検証した結果これが一番しっくりしたよ 相手よりレベルの高い味方は計算式に含まれない? 位置取りが重要なキャラなので自操作推奨。攻撃に期待できない分、補助や回復に専念できるため、案外使いやすい。 基本アイテムの使えないバルバトス戦では貴重なTP回復要員。 成長率(ab) Lv HP TP 物攻 物防 術攻 術防 敏捷 10 345 179 37 33 92 117 119 45 1279 278 81 71 181 243 154 50 1412 288 87 76 193 261 159 60 1679 309 100 87 219 297 169 80 2213 347 125 108 269 368 189 100 2746 382 150 129 320 440 209 150 4081 466 213 183 446 620 259 250 6750 625 340 290 700 980 360 戦闘台詞(ab) 戦闘開始 「気を引き締めて行きましょう」 通常攻撃 「せい、はっ、えいっ!」 被ダメージ 「あぁっ!」「きゃあっ!」 戦闘不能 「もう、ダメ……」 アイテム使用 「それっ!」 OVL 「はあっ!」 秘奥義 秘奥義なし 戦闘勝利(楽勝) 「楽勝でしたね」「さあ、はりきって行きましょう」 戦闘勝利(普通) 「反省、して下さいね」「勝てましたね」 戦闘勝利(辛勝) 「大丈夫…ですか?」「もう駄目かと思いました…」 敵対時戦闘開始 「さあ行きますよ!」
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パターン認識 機械学習 パターン認識と回帰分析 ベイズ推定法 最近傍法NN法 K-NN法 サポートベクトルマシン(SVM)概要 線型非分離な問題への対策 パターン認識 入力変数を、出力変数をとしたとき、学習データセットからとの間に存在する規則性を見つけ出し、新しく観測されたに対応するを求めることをパターン認識という。なお、出力変数が連続値の場合は回帰分析と同等である。 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。 ある入力に対して出力が,にしたがって決まるとする.このとき,学習セットの集合から関数を推定することを機械学習と呼ぶ.が有限離散数の場合は,関数が入力の分類器の役割を果たすのでパターン認識と呼ばれ,が有限離散数の場合は回帰と呼ばれる.なお、出力変数が連続値の場合は回帰分析と同等である。 機械学習 入力変数を、出力変数をとしたとき、学習データセットから条件付き確率分布を推定することを機械学習という。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。なお、出力変数が連続値の場合は回帰分析と同等である。 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。 パターン認識と回帰分析 ある入力に対する出力が,関数にしたがって決まるとする.このとき,入力と出力(教師)の組の集合(学習データセット)から関数を推定することを機械学習とよぶ.パターン認識の場合は、が有限離散変数であり、関数はクラス分類をおこなう。一方,回帰分析の場合は、が連続変数である. ベイズ推定法 確率的情報処理をパターン認識に適用する. ベイズ推定法から前述のNN法を導出することもできるため,一般的なパターン認識法の一般的な表現ともいえる?? 学習のメカニズムを説明するのにも適している?? 最近傍法 NN法 入力ベクトルとプロトタイプベクトル(クラスを代表するベクトル)の距離を測り,もっとも近いプロトタイプの属するクラスを認識結果として出力する方法を最近傍法(NN法)と呼ぶ. まず,分類するクラスが個あるとして,それぞれをで表すとする. 特徴ベクトルが次元であるとすると,クラスのプロトタイプは以下のように定義される. このとき,入力ベクトルとプロトタイプとの距離は次式によって求められる. この距離を最小にするプロトタイプの属するクラスが識別器の出力となる. (余談:2クラス問題のNN法はパーセプトロンと数学的に等価である.《(参考)フリーソフトでつくる 音声認識システム》) K-NN法 NN法では,最近傍のプロトタイプベクトルにより,入力ベクトルの識別をおこなった. k-NN法では,最近傍の個のプロトタイプベクトルにより,入力ベクトルの識別をおこなう. 最近傍の個のプロトタイプベクトルを探し,その中で多数を占めたクラスを識別結果とする. サポートベクトルマシン(SVM) 概要 線型非分離な問題への対策
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[部分編集] 戻る 「お役に、立てましたか?」 年齢:19歳 性別:女性 身長:162cm 体重:45kg 声優:井上 喜久子 称号:研究者 教会の司祭で学識も高く、学者としても活動している。 スタン達と同じギルドに所属していたが、一緒にアドリビトムに移籍してきた。 性格はおっとりしているが、やると決めたことは なんとしても成し遂げようとする芯の強さも併せ持つ。 雷(リメDでは光)のソーディアン、クレメンテのマスター。職業は神官だが実際は魔法大剣士。 原作ではクレメンテは大剣ではあるが切れ味はよくないという設定がある。 今回はウッドロウ同様めでたくプレイアブルキャラとなった。技の性能は原作DよりもリメイクD仕様。 特技・晶術(pp) Lv 名称 TP 属性 倍率(ヒット数) タイプ 備考 初期 フィリアボム 8 - 180(90×2) 特技 炸裂する液体を仕込んだビンを投げる特技麻痺付加 初期 ライトニング 7 風 265(265×1) 初級術 対象となる敵の上空から小さな落雷を発する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 初期 インスペクトアイ 3 - - 特技 対象となる敵の能力値を把握する特技 初期 ファイアボール 8 火 285(95×3) 初級術 対象となる敵に向かって火炎弾を発する術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 11 ストーンブラスト 5 土 240(80×3) 初級術 対象となる敵の周囲から石つぶてを湧き出させる術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 13 ウインドアロー 4 風 200(200×1) 初級術 対象となる敵に貫通する風の矢を放つ術推定詠唱時間:110F(約1.83秒) 15 ツインボム 15 - 320(80×4) 秘技 フィリア特製の爆薬を2連続で投げつける封印付加 21 フレアトーネード 24 火 1080(180×6) 中級術 対象を中心に熱風の竜巻を起こす術推定詠唱時間:330F(約5.50秒) 24 サンダーブレード 15 風 625(160→155×3) 中級術 雷撃の剣を地面に突き刺し稲妻を発生させる術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 26 トラクタービーム 15 無 625(625×1) 中級術 敵を浮かせる属性の無い術推定詠唱時間:220F(約3.67秒) 33 ピコピコハンマー 7 無 240(80×3) 中級術 ハンマーを大量に放り投げる術推定詠唱時間:約1秒 34 サイクロン 24 風 1020(85×12) 上級術 対象となる敵の周囲に竜巻を発生させる術推定詠唱時間:330F(約5.50秒) 44 ホーリーランス 24 光 1075(215×5) 上級術 対象となる敵を聖なる槍で貫く術推定詠唱時間:330F(約5.50秒) 45 セイクリッドブレイム 1 光 4980(830×6) 秘奥義術系 悪しき者に聖なる神の裁きを与える。エステルの仕様と違いHP回復効果はないので注意 49 エクスプロード 29 火 1300(1300×1) 上級術 上空から火球を落として大爆発を起こす術推定詠唱時間:440F(約7.33秒) 51 インディグネイション 29 風 1420(1420×1) 上級術 対象となる敵の周りに神の雷を落とす術推定詠唱時間:440F(約7.33秒) 55 ボムレイン 21 火 180(45×4) 奥義 フィリア特製の爆薬を周囲に大量にばら撒く石化付加 56 メテオスォーム 29 無 300(300×13) 上級術 何処より飛来する流星を呼び寄せる術推定詠唱時間:440F(約7.33秒) 60 ブラックホール 29 闇 1400(175×8) 上級術 目標の敵付近に亜空間を発生させ大ダメージを与える術推定詠唱時間:440F(約7.33秒) 63 ビッグバン 34 光 1900(1900×1) 上級術 宇宙の誕生の名を冠する爆発を呼び起こす術推定詠唱時間:550F(約9.17秒) 立ち回り(pp) デスティニー陣で随一の強力な晶術の使い手。 水属性以外の属性を使いこなすため敵の弱点を突きやすく、インスペクトアイなどの補助でも光る。 キール等と比べると回復術を覚えないが、ビックバンを覚える数少ない魔術師の一人である。 他にも範囲が広い術が多いため、雑魚戦ではかなり役に立つだろう。 更に両手剣という装備の関係上、攻撃力が後衛にしては高く前衛でもそれなりに戦えるが、脆い上に足も遅いため過信は禁物。 ボムレインの石化は反則・・と思うかもしれないが、発生確率も低く当てづらいので余り強くない。 実はフィリアの恐怖はツインボム。石化と同じくらいの反則級の状態異常「封印」を持つ。術だけでなく、敵の攻撃全てを封じる。 更にコチハンよりも当てやすく、判定も4回あり。 封印状態になった敵はただ逃げる。敵を全員封印にしたら後は全員AUTO⇒節約戦闘で放置でも良い。 封印が効く敵は石化も効くため、たとえ1ダメージしか与えられなくてもボムレインで倒せる。 その際はウルフ系など素早い敵にはかなり時間がかかる事もあるので、ダウン技持ちのキャラや移動速度の速い前衛を入れておこう。 成長率(pp) Lv HP TP 物攻 物防 術攻 術防 敏捷 10 386 187 41 37 119 110 134 11 416 192 43 38 122 113 135 12 446 195 44 39 125 116 136 45 1424 289 95 74 233 226 170 50 1572 301 103 79 249 243 175 60 1868 322 118 90 281 276 185 100 3054 398 179 132 412 410 226 150 4536 485 256 184 574 576 277 250 7500 650 410 290 900 910 380 戦闘台詞(pp) 戦闘開始 「行きますよ」 被ダメージ 「きゃあっ!」「うぅ…」 戦闘不能 「ごめん…なさい…」 アイテム使用 「それ」 OVL 「神よ…ご加護を!」 秘奥義 「悪しき魂に神の裁きを・・・セイクリッドブレイム!!」 戦闘勝利(楽勝) 「お役に、立てましたか?」「おいたが過ぎますよ」 戦闘勝利(普通) 「ふう、やりましたね」「私、がんばります」 戦闘勝利(辛勝) 「神よ…!」「これも、神の試練ですね」 敵対時戦闘開始 「お手柔らかに」