機械学習で次に声がつきそうなモバマスアイドルを予測できるのか？（データ収集編） - Dreamdancer - 更新終了
こんにちは。烏龍茶です。 最近モバマスをやめた人の話がバズったり弊ブログでもお気持ちを表明したりしていますが、今回はちょっと前に始めた機械学習の話の続きを書きたいと思います。なんというかもっとお気持ち的な話で長文をしたためたい気持ちもありますが、それは後日ということで。 ※機械学習等にあまり詳しくない方にも分かりやすいように説明するつもりですが、分からない点があればコメント等で質問してもらえれば答えます。 ※筆者はほとんど素人なので、本職の統計屋さんや人工知能屋さんから見て不正確である・誤っている部分があればそれとなく指摘していただけると非常に有り難いです。 ※前回の記事はこちら。 今回やりたいこと 分類器を作るにあたって必要そうな、モバマスアイドルに関するデータは何かを考える 本当にそのデータが必要なのかどうか考える（正確には、この手順がなぜ必要なのか説明する） 必要なデータはどれか？
デレステ1周年に向けたお気持ち表明 - Dreamdancer - 更新終了
こんにちは。時が経つのは早いものでもうすぐデレステが配信されてから1周年ですね。デレステが配信されてからというものの、多数の喜ばしいことやそうでないことがあり、あるいは1年間の間ついに叶えられなかったこともありました。今回はそのような諸々の出来事について総評しつつ、1周年に向けてモバマスオタクとしてのお気持ちを表明していきたいと思います。 ※アイドルの扱いがどうのこうのみたいな弊ブログ得意の話が読みたい方は3番目の章から読んでください 基本的には期待を上回ったクオリティのゲーム内容 配信されてから1年が経ったデレステというゲームを評価するなら、基本的には「よくできたゲーム」という評価がふさわしいのではないでしょうか。デレステの一番の売りといえば何と言っても「3Dモデルによるアイドルのライブパート」ですが、この3Dライブは配信前に期待していたレベルの上を行く出来栄えだったと思います。3Dモデ
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