ビッグジョンノード。 超獣になりたかったバイキング/ビッグ・ジョン・ノード【MANIA~俺達のプロレスラーDX外伝~】|プロレス考察家・ジャスト日本|note

ジョン・ノード

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「 ザ・バーザーカー」はこの項目へされています。 のについては「」をご覧ください。 ジョン・ノード プロフィール リングネーム ザ・バーザーカー ビッグ・ジョン・ノード ユーコン・ジョン・ノード ノード・ザ・バーバリアン ザ・バーバリアン ザ・ヴァイキング 本名 ジョン・ノード ニックネーム 北海の狂神 身長 198cm 体重 143kg(全盛時) 誕生日 1959-10-18 (60歳) 出身地 スポーツ歴 トレーナー デビュー ジョン・ノード( John Nord、 - )は、の元。 では ザ・バーザーカー( The Berzerker)、日本では ビッグ・ジョン・ノード( Big John Nord)などので知られた。 来歴 [ ] やらのトレーナーとして知られるのコーチを受け、に地元のでデビュー。 よりが主宰するMSWAに移り、 ザ・バーバリアン( The Barbarian)ので活動。 大型の若手として、やらと対戦する。 同年11月、当時MSWAとの提携ルートを持っていたに初来日。 と組んでIWGPタッグ・リーグ戦に参加した。 より ノード・ザ・バーバリアン( Nord the Barbarian)として古巣のAWAに参戦。 髪と髭を伸ばし、コスチュームは毛皮のベストとブーツという、そっくりの野獣スタイルに変身する。 後のや、やなどもブロディを模したキャラクターとして知られるが、その先駆者ともいえるノードは、風貌や体格などのビジュアル面においてはブロディののような存在だった。 AWAではをにやと共闘し、ロード・ウォリアーズ、、、、らと抗争。 その後、のWCCW参戦を経てにAWAに復帰した際は、に姿のをイメージした ユーコン・ジョン・ノード( "Yukon" John Nord)に改名。 3月には、このスタイルで新日本に再来日している(リングネームはノード・ザ・バーバリアンのままだった)。 下期にと契約。 今度は・に変身し、に登場する狂戦士の英語読みである ザ・バーザーカー( The Berzerker)を名乗る。 をマネージャーに迎え、角の付いた兜を被り、白い毛皮のブーツを履いて剣と楯を手に入場。 ギミックこそ変更したものの、髪と髭はさらに伸びてますますブロディに近い風貌となり、試合中および入場時には "Huss! Huss! " というブロディを真似たシャウトを連呼した。 WWFではやとのミニ抗争が組まれ、アンダーテイカー戦では剣をリングに突き刺すなどの蛮行を見せたが 、不器用な試合ぶりが災いしてか 、本格的なには発展しなかった。 ブルドッグとは4月5日ので対戦が組まれるも、時間抑制のため当日になって中止にさせられている。 1992年はおよびにも来日したが 、同年下期からはミスター・フジものマネージャーに専念するようになり、活躍の機会を与えられないまま2月にWWFを退団した。 1月、に ビッグ・ジョン・ノード( Big John Nord)の名前で来日。 4月開幕のにも出場し、やとも対戦した。 からは髪を短めのにして本名のジョン・ノード名義でに登場。 しかし、ミッドカード戦線にすら絡むことのないの扱いで、翌に解雇された。 その後は兄弟の経営する自動車販売会社 "Nord East Motors" に勤務しつつ 、頃までミネソタ州のインディー団体にスポット参戦していた。 得意技 [ ]• 脚注 [ ]• Wrestlingdata. com. 2014年12月22日閲覧。 Cagematch. net. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 WWE. com: May 25, 2007. 2009年6月9日閲覧。 『THE WRESTLER BEST 1000』P242(1996年、)• Online World of Wrestling. 2009年9月12日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2014年12月22日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Alternative Reel. 2009年9月12日閲覧。 外部リンク [ ]•

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概要 こんにちは、yoshimです。 当エントリは「Machine Learning Advent Calendar 2017」の11日目のエントリです。 今回は教師あり学習の1手法であるをご紹介します。 決定木分析とは まず、決定木分析とはなんなのか、ということをざっくり説明しようと思います。 決定木分析は、「段階的にデータを分割していき、木のような分析結果を出力する」ものです。 言葉だけではイメージがつかないと思いますが、具体的には下記のような分析結果を出力します。 機械学習に興味がある方なら見たことがあるのではないでしょうか? 決定木分析ではこの画像のように上からデータを分割していき、データを各クラスに分類していきます。 また、この画像を見ていただくとわかるかと思いますが、 決定木分析は「分析結果の解釈が容易」という素晴らしい特徴を持っています。 下記は昨年弊社にて実施したアドベントカレンダーにて決定木分析について説明した記事になります。 本エントリーの説明でわかりづらい点があるようでしたらこちらもご参照ください。 特徴 「決定木分析」の概要の説明は以上にして、続いて決定木分析の特徴をご説明します。 解釈が容易 最初に見てもらったイメージの通り、処理結果が解釈しやすく妥当性を判断しやすい点が決定木分析の一番の強みです。 決定木分析を単独で実行する際は、そのモデルを利用してどうこうするというよりも、 「データが分割されていく流れをなんとなく把握する」ことが目的となることが多いようです。 また、その他の機械学習モデルと比較すると処理内容についても比較的簡単に理解できます。 (深入りしなければ、です) B. 数値、カテゴリデータが混在していてもOK 説明変数には数値データ、カテゴリデータ等の様々なデータ型が利用可能です。 例えば、顧客の性別等のカテゴリデータや、購入金額等の数値データの両方をモデル作成時の説明変数として利用可能です。 必要な前処理が少ない 決定木分析では、「データを分割する指標」として特徴量を使うので、 データの前処理(スケーリング等)に伴う負担がかなり軽減されます。 過剰適合しやすく汎化性能が低い これはネガティブな特徴なのですが、決定木分析はどうしてもモデル作成時に利用したデータに対して 「過剰適合」してしまいがちです。 なので、汎化性能の向上を目的とするなんらかの対策が必要となります。 (木の深さの設定、 アンサンブル学習である ランダムフォレストや 勾配ブースティング等のアルゴリズムを使う等) E. 「分類」にも「回帰」にも利用可能 今回のエントリーでは「分類」でご紹介しますが、目的変数を変えることで「回帰」もできます。 決定木分析は「分類」に使われる際は「分類木」、回帰に使われる時は「回帰木」と呼ばれます。 処理の流れ 続いて、処理の流れについてざっくり説明します。 出てくる言葉の意味については次節にて簡単に説明しますので、まずはざっくりと処理の流れを理解していきましょう。 決定木分析における処理の流れは、下記の通りです。 データを分割する基準を決定する まずはデータを分割する基準を決定する必要があります。 ここでは、 もっとも「綺麗にデータを分割できる」基準を選ぶことになります。 もっとも綺麗にデータを分割できるってどういうことだよ、という話ですがこれは例えばクラス分類だった場合は「クラスAはこっち、クラスBはこっち」といった具合にしっかり分割できるようにする、ということです。 例えば、会員100人分(男性50人、女性50人)のデータがあったとして、これを「男性50人」のノード、「女性50人」のノードの2つに分割できたら、それは綺麗にデータを分割できている、と言えます。 もう少し厳密に言うと、 が最大となる基準を選択することとなります。 この「情報利得」を計算するためには、「不純度」という概念を考慮する必要があるのですが、この2つについてはこの後に説明します。 データを分割する 先ほど選択した基準に基づいてデータを分割します。 データの分割は、決定木分析のアルゴリズムによって「2つに分割」、「2つ以上に分割」の2パターンに分かれます。 設定した基準になるまで、1,2を繰り返す 決定木分析では、 「どれだけ深くまで分析を進めるのか」といったことを考慮する必要があります。 適度な深さで分析を止めないと分析に用いたデータに過剰に適合してしまう という現象が発生してしまい汎化性能が低下してしまいます。 なので、あまり深くなりすぎる前に分析を止める(決定木分析では、これを 「剪定」と呼びます)必要があるのですが、「どれだけ深くまで分析を進めるのか」を制御する方法がいくつか存在します。 その方法についてもメジャーなものを後ほどご紹介します。 以上から、決定木分析をする際は「情報利得」、「不純度」、「剪定方法」という3つの要素を考慮する必要があることがわかります。 この後では、これらについて簡単に説明していこうと思います。 情報利得と不純度 まず、 データを分割する基準を決定するために用いられる「情報利得」と「不純度」について説明いたします。 まずそれぞれ「大まかにどんな概念なのか」を説明し、その後に具体的な数式をご紹介します。 それぞれの概念は下記の通りです。 情報利得:分割の良さ(分割前の不純度 - 分割後の不純度) 不純度: どれだけごちゃごちゃしているか これだとばっくりすぎるので、もう少し丁寧に説明します。 まず「情報利得」についてですが、これは 「データ分割の前後を比較してどれだけ綺麗にデータを分割できたか」を数値化したものです。 この時、「会員の居住都道府県が東京都か否か」といった基準でデータを分割した結果が、「男性20人、女性20人」、「男性30人、女性30人」といったノードに分割されたとします。 この時、結局目的として分割には全く貢献していないため、「分割の良さ」は悪いと言えます。 一方、例えば「すた丼が好きかどうか」という基準でデータを分割した結果、「男性50人」、「女性50人」といったように綺麗に分割できたとしましょう。 この場合は、「情報利得」はとても大きい値となります。 ちなみに、「情報利得」を数式化すると下記の通りです。 これは、ノードXを分割した結果、Y1,Y2のノードに分割された場合の情報利得についての計算式を言葉にしてみたものです。 ちなみに、IG X,Y1,Y2 はノードXをY1、Y2に分割することによる情報利得を、p は各ノードの割合を、E はそれぞれの不純度とします。 この「情報利得」は計算するためには上記の式の通り、「不純度」の理解が不可欠です。 なので、続いては「不純度」の説明をいたします。 「不純度」は「どれだけごちゃごちゃしているか」を数値化したものです。 例えば、会員100人分(男性50人、女性50人)のデータがあったとして、これだと複数のクラスのデータがそれぞれ同じ割合で存在しているので、とても不純な状態なので不純度は大きい値を取ります。 逆に、これがなんらかの基準で分割されて「男性50人」、「女性50人」のノードに綺麗に分割された場合は、それぞれのノードは「純粋」な状態と呼ばれます。 つまり不純度0です。 この例のように、データが完全に綺麗に分割されている状態では不純度は0になりますが、 「1つのノードに複数のクラスのデータが、それぞれそれなりの割合で存在」していると不純度は大きくなります。 この「不純度」という指標については色々な計算方法がありますが、よく使われる「不純度」の指標について2つほど説明します。 「不純度」の概念については上記の通りなので、各数式が意図するところは同じなので、「概念がわかればいい」という方は読み飛ばしていただいても大丈夫です。 ここから少し話が細かくなります...。 ノードtのエントロピーは下記の式より求めます。 全クラスについて繰り返し計算して足し算 数式的に表現すると下記のイメージですね。 (ノードtにおけるエントロピーをE t と表現。 iはクラスを、Nはノードtに存在する全クラス数を意味する。 数式部分に「マイナスの符号」が抜けていたため、追加しました。 「ymdsmn」様、ご指摘ありがとうございます。 数式を見てもらえるとわかるかと思いますが、特定のノードにクラスが1つしか存在しない場合、エントロピーは0になります。 「ジニ不純度」は下記の計算式より求めます。 ノードtにおける全クラスについて繰り返し計算して足し算 (2018年5月7日までは上記のように記載しておりましたが、nekotan様のご指摘を受け修正いたしました。 第2項以降をカッコで囲っておりましたが、markdownの記述方法的に問題があったようです。 ノードtにおける全クラスについて繰り返し計算して足し算 数式的に表現すると下記の通りです。 (ノードtにおけるジニ不純度をJ t と表現。 iは各クラスを、Nはノードtに存在する全クラス数を、p は割合を意味する。 以上で、 「データを分割する基準」を判断するために使う要素である、「情報利得」と「不純度」についての説明を終わります。 続いて、「決定木分析をどれだけ深くまでやるのか」といったことを制御する「剪定」の方法についてご説明します。 剪定方法 決定木分析において「汎化性能」を得るためには「剪定」をすることで木の深さを制限する必要があります。 なぜなら、もし剪定をせずに木の深さに制限をかけなかった場合、「モデル作成に利用したデータ」に対して過剰に適合してしまい、「新しいデータ」に対する精度が低くなってしまうからです。 また、決定木分析をする目的として「なんとなくデータが分割されていく過程を目視したい」といった場合もありますが、そのような際にも木があまりにも深いと理解が難しくなってしまいます。 考慮すべき要素 剪定をする際は、「木の深さ」、「終端ノード数」、「各ノードに含まれるデータ点数」、「誤り率」等の要素を考慮することが一般的です。 「木の深さ」、「終端ノード数」は大きくなりすぎないように、「各ノードに含まれるデータ点数」、「誤り率」は小さくなりすぎないようにすることが目的です。 剪定方法 有名どころである 「コスト複雑度枝刈」についてご説明します。 「コスト複雑度枝刈」は「誤り率」、「終端ノード数」の2つの要素を用いた剪定方法です。 概要については下記の記事をご参照ください。 ざっくり言うと、「部分木の評価関数が閾値を超えた場合は枝刈りする」といったものです。 (データ分割にとってあまり有用でない部分木を剪定) そのほかにも剪定方法には色々と種類があるみたいなのですが、私が把握できていないのでここでは説明できません。 申し訳ございません。 決定木分析におけるメジャーなアルゴリズムの紹介 決定木分析にもいくつかのアルゴリズムがあるのですが、よく使われるアルゴリズムを2つご紹介します。 CART RやPython等での実装が容易なため、よく利用されるアルゴリズムです。 このアルゴリズムでは、各ノードから 「2つに分岐」させます。 不純度として「ジニ不純度」を利用することが多いが、最近は「情報利得」などを用いることもある。 Web上での「決定木分析を解説する」、といったエントリーはCARTアルゴリズムの解説である場合が多いですね。 5(C5. 0) とてもよく使われるアルゴリズムです。 CARTでは2つにしか分岐させられないが、C4. 5では3つ以上にも分岐が可能です。 交差エントロピーと交差エントロピーから求める 「Gain比」を利用して、ノードを分割する際に利用する特徴量を判断しています。 ここでは詳しく説明しませんが、C4. 5のアルゴリズムについてはを参考にしてください。 まとめ 長くなってしまいましたが、これで「決定木分析」についての解説を終わります。 決定木分析は、 分析結果の解釈や実装が容易であり、複数の決定木を組み合わせることでやといったより強力なアルゴリズムに発展させることができる、とても素晴らしい分析モデルです。 また、もし試しに実装してみたいと思った時もweb上に参考となる情報が山ほど落ちていますし、PythonやRでの実装がとても簡単なので、「機械学習を何か実装してみたい」という方にはおすすめです。 決定木分析の発展形であるやについては、16,17日目にエントリーをあげる予定なので、もしよろしかったらご覧ください。 明日は、実際に決定木分析をPythonで実装してみようと思います。 以上、お付き合いいただきましてありがとうございました。

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決定木分析についてざっくりまとめ_理論編

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「 ザ・バーザーカー」はこの項目へ転送されています。 のについては「」をご覧ください。 ジョン・ノード プロフィール リングネーム ザ・バーザーカー ビッグ・ジョン・ノード ユーコン・ジョン・ノード ノード・ザ・バーバリアン ザ・バーバリアン ザ・ヴァイキング 本名 ジョン・ノード ニックネーム 北海の狂神 身長 198cm 体重 143kg(全盛時) 誕生日 1959-10-18 (60歳) 出身地 スポーツ歴 トレーナー エディ・シャーキー デビュー テンプレートを表示 ジョン・ノード( John Nord、 - )は、の元。 では ザ・バーザーカー( The Berzerker)、日本では ビッグ・ジョン・ノード( Big John Nord)などので知られた。 来歴 [編集 ] やらのトレーナーとして知られるエディ・シャーキーのコーチを受け、に地元のでデビュー。 よりが主宰するMSWAに移り、 ザ・バーバリアン( The Barbarian)ので活動。 大型の若手として、やらと対戦する。 同年11月、当時MSWAとの提携ルートを持っていたに初来日。 と組んでIWGPタッグ・リーグ戦に参加した。 より ノード・ザ・バーバリアン( Nord the Barbarian)として古巣のAWAに参戦。 髪と髭を伸ばし、コスチュームは毛皮のベストとブーツという、そっくりの野獣スタイルに変身する。 後のリップ・モーガンやロン・パワーズ、やなどもブロディを模したキャラクターとして知られるが、その先駆者ともいえるノードは、風貌や体格などのビジュアル面においてはブロディののような存在だった。 AWAではをにやと共闘し、ロード・ウォリアーズ、、、、らと抗争。 その後、のWCCW参戦を経てにAWAに復帰した際は、に姿のをイメージした ユーコン・ジョン・ノード( "Yukon" John Nord)に改名。 3月には、このスタイルで新日本に再来日している(リングネームはノード・ザ・バーバリアンのままだった)。 下期にと契約。 今度は・に変身し、に登場する狂戦士の英語読みである ザ・バーザーカー( The Berzerker)を名乗る。 をマネージャーに迎え、角の付いた兜を被り、白い毛皮のブーツを履いて剣と楯を手に入場。 ギミックこそ変更したものの、髪と髭はさらに伸びてますますブロディに近い風貌となり、試合中および入場時には "Huss! Huss! " というブロディを真似たシャウトを連呼した。 WWFではやとのミニ抗争が組まれ、アンダーテイカー戦では剣をリングに突き刺すなどの蛮行を見せたが 、不器用な試合ぶりが災いしてか 、本格的なには発展しなかった。 ブルドッグとは4月5日ので対戦が組まれるも、時間抑制のため当日になって中止にさせられている。 1992年はおよびにも来日したが 、同年下期からはミスター・フジものマネージャーに専念するようになり、活躍の機会を与えられないまま2月にWWFを退団した。 1月、に ビッグ・ジョン・ノード( Big John Nord)の名前で来日。 4月開幕のにも出場し、やとも対戦した。 からは髪を短めのにして本名のジョン・ノード名義でに登場。 しかし、ミッドカード戦線にすら絡むことのないの扱いで、翌に解雇された。 その後は兄弟の経営する自動車販売会社 "Nord East Motors" に勤務しつつ 、頃までミネソタ州のインディー団体にスポット参戦していた。 得意技 [編集 ]• 脚注 [編集 ]• Wrestlingdata. com. 2014年12月22日閲覧。 Cagematch. net. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 WWE. com: May 25, 2007. 2009年6月9日閲覧。 『THE WRESTLER BEST 1000』P242(1996年、)• Online World of Wrestling. 2009年9月12日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2014年12月22日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Wrestlingdata. com. 2015年2月7日閲覧。 Alternative Reel. 2009年9月12日閲覧。 外部リンク [編集 ]•

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