霰が！霰が降った！（ハイジ風） 午前中に窓でパラパラなるなと思ったら降ってました。数秒で雨に変わりましたが。しくしく。とはいえ雨そのものも10分ぐらいでほぼ止んでたまにパラパラする程度に。よかよか。昨日の雨がだめ押ししたのかもともと雪解け時期だからなのか、メイン街道歩いてたらダムからの放流に伴う川辺からの避難アナウンスが流れてました。怖い怖い。 宿をチェックアウトしてそのまま無限庵へ。昨日覗くつもりだったのだけど5時頃にはもう閉まってたんだよな。建物を除くと、茶器／化粧関連入れ物あたりがメインらしい。油絵っぽいやつは紙じゃなくて馬とかの皮に書いたものらしい。革細工へのワンポイントとかじゃなくて、皮自体をキャンパスに使うというのもある …

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温泉旅行2日目は朝から小雨で、お昼からは本格的な雨模様に。それが夜まで続いてた一日でした。その分昨日よりも冷えるか。宿で量借りることができたので町中散策は問題無かったです。渓流の散策は午前中が限界（夕方にもう一度通って返ろうと思ったら水たまりだらけになってた）でした。それにしてもゆとりのある温泉旅行の破壊力といったら。朝起きた時点で頭の中のもやもやしたものがなく、目覚めスッキリ。やっぱりちゃんと休むようにしないといろいろと駄目だな。 そんな天気具合だったので、朝はゆっくり朝風呂浴びて（やっぱり露天独占してた。他にも客いるのは確かなんだが、皆露天には入ってないのだろうか）、お昼前から渓流散策に出撃。昨日パスした横道に寄りながらなので …

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私が「旅行先」を選ぶ際にはいくつか基準があって、「温泉＞山・川＞雪」ぐらいの緩さで今度はどこにいこうかと探します。今回「加賀温泉〜神沢」を選んだのにはそれとは別の切っ掛けもあるのですが、調べた結果「これは無しだな」ということになりました（あれ？）。金沢や温泉はともかく、加賀温泉ではなく別の場所にいくことを想定してたんだよな最初（1年前）は。前に行った群馬でもそうだったけど、ここも電車／JRの扉は「自分で空ける」のね。初めて見た時は衝撃的だったな。 ということで今回の旅は「前半2日間が山中温泉＠加賀温泉郷」、「後半2日間が金沢（多分）」という旅程になるはず。 温泉旅行1日目は移動がメインで、目的地の山中温泉に着いたのは16時前。那覇空 …

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今年は（連絡の取れない一人を除くと）学部生3人が進学希望ということもあって、卒論仕上げに直接寄与するかはさておき研究ストーリーを今の時期に改めて練り直したいなと。研究テーマは3人ともやりたいテーマを設計するところから着手してて、先行研究調べつつ試行錯誤しながら「やれそうな問題設計」に落とし込んでみてます。一方で今の問題設計は適切なのか、本当にやりたいことにマッチしているのか、見逃してた側面はなかったか、等の疑問が残ってる部分も多いということで改めてブレストし直そうと。マンツーマンでやるよりはもう少し人数増やしてやりたい気もしますが、一先ず1回目のブレストを年内にやろうということでここ数週間やってました。 土台が固まってやることやるだ …

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第1回ビッグデータ分析コンテストでの観光宿泊数推測するやつですが、前回の近傍法回帰(KNR)（入出力：過去90日分を入力として1日未来を予測）するモデルを全28ケースに適用した所、スコアが約1.84へと大幅な改善に。宿泊数データそのものだけから推測するモデルに拘ってたのは「結果的にはこの数値に様々な要因が含まれているから」なんですが、それでもここまでいくのは予想外でした。ランキング的には大分低いんだけど（ぉぃ）。ちなみに順位もあまり変わっていません（数人抜いたぐらい）が、新規参加者が増えたおかげで下にはユーザが増えました。どういうモデル使ってるんだろう。 今回は、一先ず宿泊数データから離れて別属性も加えてみるかと試しにセンサーデー …

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第1回ビッグデータ分析コンテストでの観光宿泊数推測するやつですが、思ってた以上にベースラインが遠い可能性あり。いや、単に「宿泊数以外のデータを無視してる」のが悪いという話はあるんですが、そのデータだけで＋簡単なモデルだけでベースラインいけるんじゃないかと見積もってたんですが、実はそうでもないのかな。モデルの設計（入出力、アルゴリズム、パラメータ最適化）が悪いというよりも、ベースライン自体が結構調整されまくったものかもしれない。 取りあえず試してみたのは以下の通り。 12/24時点のスコア（コピペ版）: スコア: 2.11849 線形回帰(LinearRegression)（入出力：過去90日分を入力として1日未来を予測）。-> …

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今年最後の第1回ビッグデータ分析コンテスト記事です！良いお年を！（忘れる前に書く人） 年の瀬だしということで試すこと自体は簡単な特異値分解を使った次元圧縮をやってみました。気持ち的には「ノイズ除去」ぐらいのつもりです。適用したのは今の所一番良かったモデルをベースに、 元入力：宿泊数過去90日分（90次元） ->SVDで10, 20, 40, 60, 80次元に圧縮。 出力：翌日の宿泊数（総数、訪日外国人宿泊者数）　＊元のまま としてみました。結果的には上記の中では60次元がベストで、スコア1.8台勢力の中ではトップになりました。（サイト上では2番目になってるけど、1日5回までしか提出できなかったのでベストではないスコアが残って …

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明日から温泉旅行！ （3/5(木)まで中の人がいません）

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卒論終了後の初NAL研ゼミは、M2が自宅探し等のため、B3らは就職活動？や急用で1名しか来れずでちょっと寂しいスタートでした。全員集まれる日はあるのかしらｗ　一応研究室イベント的には「M2からB3向けへのミニワークショップ」と「追い出し食事会」をやる予定ですが、その日に集まれるのかは謎っぽいな。 学部改組な話。 改組に向けた一つの〆切が「2月中にシラバス、その科目担当する教員の教育研究業績、履歴書」なるものを準備する必要があって、一先ず目処が立ったということで提出。今回の〆切は学科〆切なだけであって、これから工学部全体で関連資料全部を一通りチェックして適宜修正する、という作業が3月中にあるらしい。 一方で、科目担当教員の調整が「昨 …

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以上（何）。

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