【LEZYNE MEGA GPSレビュー】１年使ってわかるコスパ最強のサイコンで間違いない！｜ゆとり生活＠ロードバイク部
ベテランサイクリストが、必ずと言っていいほど持っているアイテム「サイクルコンピューター」略してサイコン 自分の走りを数値化して記録できるため、トレーニングやモチベーションアップも期待できます。 ”脱初心者”を目指す上で欠かせないアイテムとも言えます。 今回は、数あるサイコンの中でも最近発売された、LEZYNE MEGA XL GPS(レザイン メガ XL GPS)のレビュー記事です。 いままで「LEZYNE SUPER GPS」というのを使用していたのですが、「画面が大きくなってナビ機能が進化した」という発表を知って欲しくなったのです。 今年の７月頃に「新作が出た」と聞いて、仕事終わりにワイズロードを「３軒」はしごしてようやく購入してきました。 買った感想は、「マジ最高！特にナビが秀逸！」でした。 とりあえず、実際に使ってみた感想をまとめてレビューしてみました。 こんなサイクリストにオスス
レザイン MEGA XL GPSの8つの長所と3つの欠点。
バッテリー寿命が長い 最大で48時間のバッテリー寿命です。 これは他のGPSサイコンと比べても長く、これが一番の長所と言えるでしょう。 最大の48時間使うには、バックライトやセンサーを切り、地図は最小限のものを使用する必要があります。 普通に使用するとバッテリー寿命は30時間程度となるようですが、それでも長いです。 1泊のロングライドでも充電する必要がありませんし、通勤に使う程度であれば数週間は持つことになります。 マップ表示ができる これまでのレザインのGPSサイコン、例えばSUPER GPSでは、ナビ機能がライン表示しかできず頼りありませんでした。 しかし、MEGA XL GPSとMEGA C GPSでは、ナビゲーション機能でマップ表示ができるようになり、ナビも実用的な機能となりました。 SUPER GPSのライン表示例(左)と、MEGA XL GPSのマップ表示例(右)。 センサーが
スマホ1つで心強いナビに レザインGPSで初めての場所へサイクリングに出かけよう - LEZYNE GPSを使いこなす Vol.2
LEZYNE GPSを使いこなす Vol.2 スマホ1つで心強いナビに レザインGPSで初めての場所へサイクリングに出かけよう レザインGPS特集の第1ページでは基本から使い方をご紹介した。サイコンを使う上で必要な操作を学んだ後は、ナビシステムのHow toを中心にサイクリングライフを豊かにしてくれる機能と、実際のライドに使用してのインプレッションをお届けしよう。 スマホ1つで使えるナビゲーションシステムにチャレンジしよう自分の好みに合ったルートを作るためにはオフラインマップが必要だ GPSサイコンはスマホと組み合わせインターネットと繋がることで、扱える機能がグッと広がる。レザインの場合は、今回紹介するナビゲーション機能に加えて、現在位置を知人に知らせることができるライブトラッキング（LEZYNE TRACK）、ストラバのタイム計測区間を現地で知らせてくれるライブセグメントなどが使用可能と
How to use レザインGPS ハイテクサイコンの使い方をイチから解説 - LEZYNE GPSを使いこなす Vol.1
ステップ2：レザインGPSはスマホと連携してこそ本領発揮！ペアリングをしてみようスマートフォンと連携させることでナビゲーションシステムやログ管理などが行いやすくなる 7、８年前は、デバイスの中だけにデータが保存されるというサイクルコンピューターが主流だった。しかし今のサイクルコンピューター、今回の特集で取り上げるレザインGPSは、データを抜き出し、スマートフォンやパソコンからデータを閲覧することができる。これが真骨頂だ。 レザインGPSで記録したルートログ（地図情報）を眺めているだけでも、ライドの達成感は膨れ上がる。レザインGPS ROOTやストラバといったトレーニングデータ管理WEBサービスを使用すれば、仲間と、全世界のサイクリストとデータをシェアすることができる。さらにレザインGPSではナビゲーションシステムが使えるようになるため、サイクリングの世界を広げてくれるはずだ。 特に筆者のオ
ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、本当に重要な特徴量のみを選択。 検定について 1. 棄却したい帰無仮説と受容したい対立仮説を用意する。 2. 観測値から検定統計量Tを定める。 3. 帰無仮説が正しいとしてTの分布を求める。 4. 十分小さい有意水準αを定め、帰無仮説が正しいときにとなる領域を棄却域とする。 5. 観測されたTがに入っていたら対立仮説を受容し、入っていなければ帰無仮説を受容する。 まとめ 補足 使う際のTips等 2019/01/06追記 参考 特徴量選択とは 特徴量選択
変数選択(Feature Selection)の実装と改善の確認 - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 実験設定 目的 用いるデータ 用いる変数選択手法 用いる判別器 評価指標 行わないこと データを少し見てみる すべての特徴を用いた場合 Filter Method 目視により選択 sklearn.feature_selection.SelectKBestによる選択 Wrapper Method sklearn.feature_selection.RFECVによる選択 Borutaによる変数選択 実験結果 まとめ クリックでコードを表示 ##import import pandas as pd import numpy as np from IPython.core.display import display from tqdm import tqdm_notebook as tqdm from copy import deepcopy as cp ##Visualization
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
