アナ カラー シャコガイ ル 優勝 | データサイエンスにオススメの本80冊！ - Qiita
デネブログはデュエル・マスターズのコンボやデッキレシピをメインに、 頭のおかしい ユニークな記事をお届けする個人ブログです。 Twitterアカウント: デネブログ ブログ管理人:シルク アイラちゃんを追いかけてグレンモルトに爆破されてる人。 Twitterアカウント: シルク デネブログはウィザーズ社ファンコンテンツ・ポリシーに沿った非公式のファンコンテンツです。ウィザーズ社による個別の認可/許諾は得ていません。題材の一部に、ウィザーズ・オブ・ザ・コースト社の財産を含んでいます。©Wizards of the Coast LLC. 当サイトに使用しているカード画像は、カードファイト!! ヴァンガード公式ポータルサイト()より、ガイドラインに従って転載しております。 該当画像の再利用(転載・配布等)は禁止しております。 (C)bushiroad All Rights Reserved. 【２０２１年 シャコガイル 】デッキレシピ一覧 ｜ ガチまとめ. また、当ブログはを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイト宣伝プログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。
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こんにちは、ブログ書いてます。 ジキです。 長らくcsで結果を残すことが出来なかった私ですが、8/22日やっと優勝することが出来ました! これでcs優勝するのは2回目となります。(1回目はDMPランキング実装前。悲しい) さて、このダムドや赤単ミッツァイル、ロマノフワンショットが蔓延る中、なんのデッキを使ったのか? なんとアナカラー シャコガイ ルを使いました! 優勝時のレシピ 予選 1. 赤青覇道○ 2. 青単リーフ○ 3. アナダムド× 4. アナダムド○ 本戦 1. 赤白バイク○ (クロダマ) 2. 【デュエルマスターズ】優勝デッキレシピ アナカラーシャコガイル emeralさん｜デネブログ. 赤青バスター○ 3. 青魔道具○ 4. 青黒ロマノフ○ 決勝 5. 青魔道具○ 8-1 優勝!!!! 採用カード フェアリーライフ ×3 このデッキにおいて2ターン目に打ちたいカードではなく盾からめくりたいカードです。 フェアリーライフ1ブーストでサルトビに間に合うこともあるので、やはり抜くことはできないですね。 2→4の動きより3→5を優先しています。 優先度は高くないので3枚採用。 デドダム ×4 強い。 次の動きにシャワーナウがあるので、マナに忍者を逃がすことや、墓地に呪文を落としサイクリカで再利用なんてこともできます。 4枚採用以外あり得ません。 サルトビ ×4 ここの枚数は正直好みです。私は雑にサルトビ投げつけてマナを増やすのが好きなので4枚入れていますが、正直バイケンも2枚採用ですので3枚でも問題ないと思いました。 スパイラルハリ ケーン ×2 サイゾウでめくれたら興奮度MAXカード ダイスを貼った状態で手札に1枚キープする事で1ターン確実に凌げるので後半手札に欲しいカードNo.
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[DMRP-16] ● Amazon ● ● 駿河屋 ● ● スリーブ ● レジェンドスーパーデッキ 蒼龍革命 [DMBD-15] ● Amazon ● ● 駿河屋 ● 十王篇拡張パック第3弾 幻龍×凶襲 ゲンムエンペラー!!! [DMRP-15] ● Amazon ● ● 駿河屋 ● ● シングル ● 関連記事 コメント この記事へのコメント コメントを投稿 ・「※」または「米」でコメントのポップアップができます。 ・コメント投票ツールを導入しました。 ・誹謗中傷や不謹慎な書き込みはお控えください。 ・管理人判断で削除・規制及びプロバイダ通報を行う場合がございます。 ・巻き込まれ規制などが発生する場合がありますが、ご了承ください。 トラックバック この記事のトラックバックURL この記事へのトラックバック カテゴリーメニュー デュエマ新商品 技の章 英雄戦略パーフェクト20 王来篇第2弾 禁時王の凶来 魂の章 名場面BEST 王来篇第1弾 王星伝説超動 遊戯王新商品 ANIMATION CHRONICLE 2021 デュエリストパック -疾風のデュエリスト編- ストラクチャーデッキ サイバー流の後継者 ストラクチャーデッキ オーバーレイ・ユニバース マキシマム超絶進化パック デッキ改造パック 激闘のサンダーストーム!! 最強バトルデッキ 7種 オススメ新作スリーブ ご注文はうさぎですか? BLOOM『ココア』Part. 2 ご注文はうさぎですか? BLOOM『チノ』Part. 2 ご注文はうさぎですか? BLOOM『リゼ』Part. 2 ご注文はうさぎですか? BLOOM『千夜』Part. 2 ご注文はうさぎですか? BLOOM『シャロ』Part. アニチュチームCS優勝してきました！ アナカラーシャコガイル解説【デュエルマスターズ】 - YouTube. 2 ご注文はうさぎですか? BLOOM『モカ』 アズールレーン「愛宕」ウェディングVer. アズールレーン「ベルファスト」デートVer. アズールレーン「ラフィー」ウェディングVer. アズールレーン「綾波」花嫁Ver. 『湊あくあ』hololive 1st fes. 「ノンストップ・ストーリー」ver. 『紫咲シオン』hololive 1st fes. 「ノンストップ・ストーリー」ver. 『百鬼あやめ』hololive 1st fes. 「ノンストップ・ストーリー」ver. 『癒月ちょこ』hololive 1st fes.
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【デュエルマスターズ 大会】殿堂「第69回 カードショップHerocs(2020/12/12)」結果 アナカラーシャコガイルが優勝 青黒カリヤドネが準優勝 白赤ヴァイカー、黒赤デスザークがベスト4 田園補完計画 第十七次中間報告書
2020年12月12日に開催された「第69回 カードショップHERO CS」結果。 ・・・ ■大会概要 大会名:第69回 カードショップHERO CS フォーマット:殿堂 開催日:2020/12/12 開催場所:千葉県習志野市 カードショップHERO 対戦形式:個人戦(予選スイスドロー5回戦+決勝トーナメント3回戦) 定員:40人 ■大会結果 優勝:青黒緑シャコガイル@葵唯さん 2位:青黒カリヤドネ@tsuruyuさん ベスト4:白赤ヴァイカー@コアラサボくーんさん ベスト4:黒赤邪王門デスザーク@楽観的守護神さん 第69回 HERO CS(デッキ分布) — カードショップHERO (@cardhero0415) December 12, 2020 ■デッキレシピ 優勝:青黒緑シャコガイル@葵唯さん 第69回 カードショップ HERO CS 優勝 葵唯 さんの「 アナカラーシャコガイル 」です。 おめでとうございます! — カードショップHERO (@cardhero0415) December 12, 2020 2位:青黒カリヤドネ@tsuruyuさん 第69回 カードショップ HERO CS 2位 tsuruyu さんの「 青黒カリヤドネ 」です。 おめでとうございます! — カードショップHERO (@cardhero0415) December 12, 2020 ベスト4:白赤ヴァイカー@コアラサボくーんさん 第69回 カードショップ HERO CS ベスト4 コアラサボくーん さんの「 赤白ヴァイカー 」です。 おめでとうございます! — カードショップHERO (@cardhero0415) December 12, 2020 ベスト4:黒赤邪王門デスザーク@楽観的守護神さん 第69回 カードショップ HERO CS ベスト4 楽観的守護神 さんの「 赤黒デスザーク 」です。 おめでとうございます! — カードショップHERO (@cardhero0415) December 12, 2020 関連 ■ カードショップHEROさん (@cardhero0415) / Twitter デュエルマスターズ/VR/水/光/[DMEX-06]絶対王者!! デュエキングパック24/98 [VR] : メヂカラ・コバルト・カイザー/アイド・ワイズ・シャッター 【20%OFF】十王篇拡張パック第4弾 百王×邪王 鬼レヴォリューション!!!
「ノンストップ・ストーリー」ver. 『大空スバル』hololive 1st fes. 「ノンストップ・ストーリー」ver. グランブルーファンタジー ゾーイ グランブルーファンタジー ベアトリクス グランブルーファンタジー イシュミール グランブルーファンタジー コルワ アズールレーン『ラフィー』 春待ちウサギver. アズールレーン『ローン』 灰と紅の微笑みver. アズールレーン『赤城』 梅と雪ver. アズールレーン『綾波』 波濤新歳ver. アズールレーン『Z1』 反逆のフィアツェーンver. アズールレーン『Z23』 麗しきアーベントクライトver. ご注文はうさぎですか? BLOOM『ココア』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『チノ』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『リゼ』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『千夜』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『シャロ』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『マヤ』 ご注文はうさぎですか? BLOOM『メグ』 ホロライブプロダクション『ときのそら』 ホロライブプロダクション『ロボ子さん』 ホロライブプロダクション『さくらみこ』 ホロライブプロダクション『星街すいせい』 ウマ娘プリティーダービースペシャルウィーク ウマ娘プリティーダービーサイレンススズカ ウマ娘プリティーダービートウカイテイオー ウマ娘プリティーダービーウオッカ ウマ娘プリティーダービーダイワスカーレット ウマ娘プリティーダービーゴールドシップ ウマ娘プリティーダービーメジロマックイーン ウマ娘プリティーダービーエルコンドルパサー ウマ娘プリティーダービーグラスワンダー ウマ娘プリティーダービーセイウンスカイ スポンサード・リンク このサイトについて ■ブログ名: 田園補完計画 第十七次中間報告書 詳細⇒ このサイトについて 広告掲載等のご相談、CS告知依頼、コミケ等告知依頼、情報提供、削除依頼などのご連絡は ツイッターDM へお願いします。アカウントをお持ちでない場合は メールフォーム へお願いします。 オススメプレイマット 『ご注文はうさぎですか? BLOOM』 カテゴリ別アーカイブ メールフォーム 情報提供・リクエスト・そのほか連絡等ありましたらこちらか( ツイッターDM )までお願いします QRコード Powered By FC2ブログ
私は、Kaggleのコンペでスコアが上がらなくなってきたら、他の人のカーネルを見ます。 「最適化」「微分」「ベイズ」などの言葉が出てきますが、実はなんとなくしかわかっていないことがほとんどでした。 そもそもどのような考えで特徴量を使えば良いのか、わかっていなかったりします。 一度、思考の整理したいと思ったときに出会ったのが、江崎貴裕さん著書「データ分析のための数理モデル入門」という本です。 データーサイエンス初心者、kaggleでスコアが伸び悩んだときに読むと良いかもしれません。 「データ分析のための数理モデル入門」の概要 著者: 東京大学先端科学技術研究センター 江崎貴裕 アマゾンレビュー: 5点満点中4. 『データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために (Kindle)』｜感想・レビュー - 読書メーター. 3 という高得点 この本は、機械学習を始めデータ分析に必要な知識を網羅的に解説してくれています。本の内容のほとんどが図解で読みやすいといえます。 江崎貴裕 ソシム 2020年05月15日頃 たとえば、以下のような内容です(ほんの一部です)。 線型モデル 微分方程式モデル 確率論 マルコフ課程 待ち行列理論 正規分布 時系列モデル 分類問題 回帰問題 ニューラルネットワーク 次元削除 ディープラーニング 強化学習 モデルの最適化 「データ分析のための数理モデル入門」を選んだ理由 私が「データ分析のための数理モデル入門」を選んだ理由は、ざっくり以下の通りです。 Kaggleで得点が伸び悩んだ 「最適化」「微分」「そもそもなんで行列が出てくるの?」わかっているようでわかっていないところを整理したい Twitterで評判だった どんな人にオススメ? 本の内容は大変わかりやすく、網羅的にかいてある印象です。 こんな人にオススメです kaggleでスコアが伸びや悩んだときに読む データーサイエンス初心者でどこから手をつけたら良いかわからない AIを学べるプログラミングスクールにいく前に前知識として学習しておきたい AI系のスクールについては、以下の通り。 合わせて読みたい! 感想 本を読んだ感想を網羅します。 わかりやすい! 図解がたくさんあってわかりやすい 一般事例を使ってわかりやすく解説している 大事なところは黄色い線で補足している 微分の意味がアヤフヤだったが、「変化量」というキーワードで納得 機械学習のロジックは、概要がわかる程度 ロジックについて深掘りしたいときは、機械学習専門の本を読むと良い 基礎的な統計学の知識を整理できた 正規分布、回帰分析など、よくわからないときに読むと整理できる 正規分布、標準偏差、分散についても整理できた kaggleでスコアが上がらないときに参考になった 無駄な特徴量はモデルに含まない(当たり前の話しだが再確認できた) 最適化問題のところがスコアアップの役に立つ 本のヒントをKaggleに反映させたら、スコアアップした。 最初から読む必要は無い 本の構成としては、最初から読む必要は無い。知りたいところから読めば良いので時間短縮になる まとめ 「データ分析のための数理モデル入門」は、データサイエンスの観点からオススメといえます。もし気になったら、手に取ってみてはいかがでしょうか?
『データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために (Kindle)』｜感想・レビュー - 読書メーター
データ分析、と聞くとエンジニアやアナリストだけが必要な技術のように思えます。しかしビッグデータの活用が広まっている今、データ分析はマーケティングや営業、ビジネスにおける意思決定に欠かせないものとなっています。そもそもデータ分析とはどんな手法でどんなことがわかるのでしょうか?
『データ分析のための統計学入門』Pdfが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.Ai
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変数:変数で表す 数理モデルを作るための初めに一歩は「 変数を作ること 」です。 変数とは、対象となるシステムの「状態」「性質」「量」などを数字やラベルで表したもの 変数は3種類 値の性質による分類 量的変数:たし算、引き算ができる変数のこと (Ex) 体重・身長など=人の特徴を示すときに使用する 質的変数:行ってよい操作・ダメな操作を判別する場合に使用する 性別・趣味・テストの順位など、またの名をカテゴリ変数 観測できるかどうかによる分類 観測変数:直接観測(測定)可能な変数 ある顧客がコンビニで商品を購入したとき、「何をいくつ買ったのか?」 潜在変数:直接観測(測定)できない変数 ある顧客がコンビニで商品を購入したとき、「なぜその商品を買ったのか?」 説明する/されるかによる分類 目的変数:原因を受けて発生した結果を示す変数 バネに重りをつけ、バネの伸び率を見た場合には「原因にあたる『重りの重さ』」が目的変数になる 説明変数:何かの原因となっている変数 バネに重りをつけ、バネの伸び率を見た場合には「原因にあたる『重りの重さ』」が説明変数になる 2. 数理構造=数理モデルの骨組 下のような説明がありました。はっきりとはしませんが、今後出てくる「方程式」や「アルゴリズム」のことと理解しています。※ニュートンの運動方程式、マクスウェルの方程式など。。。 数学的に表現する時に必要な数式、 適切な数理構造を選ぶこと が良い分析のかなめになります。 3.
Twitter のTLに著者の方のツイートが流れてきて興味をもったのがきっかけです。 そのまま Twitter で検索したりAmzonの口コミを見て 初学者にも分かりやすいように数式を使わず 数理モデル を平易に解説している 網羅的に描かれていて辞書のように使える 図が多くしかもフルカラー といった特徴に惹かれて購入しました。 実際に読んでみると数式がまったくでないというわけではありませんが、 微積 を知っていれば問題ないものばかりです。 数理モデル を理論をベースにして式変形で導き出すのではなく、最初から式を提示したあとに各項ごとの意味を解説してくれています。おかげで、頭の中で式変形を考えなくてもサラサラと読み進めていくことができました。 著者の方がたびたび書かれているように、データ分析を行うときにどの 数理モデル を使えばよいかを考えるための指標を学ぶことができました。これからデータ分析の理論を学ぶ入門書として素晴らしい本だと思います。