昼食、納豆と大葉のパスタ。デザートのザクロ。ザクロの実は赤く透き通った歯に毎度見えてしまう。

Ori and the Will of the Wisps (Switch版)をクリアする。久しぶりにクリアしたゲームだ。プレイ時間は17時間で進捗90%弱。

メトロイドヴァニラゲーで、主人公のスキルや武器を取得・成長させながら進むのだけど、なんと言っても雰囲気が良い。横スクロール画面(3Dレンダリングで2D表現なのだけど、違和感なく収まっている)のビジュアル、とりわけ色彩がよく出来ていて、うろちょろしているだけで楽しい。BGMも優雅で気持ちが良い。ゲームバランスも最高で、ほとんど何も出来ない序盤から徐々に強化されていき、操作方法が多彩になっていく。戦闘重視のゲームというよりは、アクション重視のゲームで、各所にパズル要素もあってどうやって進むのか考えがいがある。

フィールドで取れるHP上限強化などは、操作できることが少ないタイミングで頑張って取れたり、その時では絶対ムリでその後の操作方法が増えたことによって取れたりするのだけど、あれこれ工夫できて楽しい。中盤以降、難易度が上がって割とすぐ死ぬのだけど、オートセーブのおかげでストレスはほとんど無くロードしてやり直せる。そしてボス戦、戦いの前にフィールドを駆け巡るのだけど、これがなんとも言えない臨場感。死にまくるのでトライアンドエラーで最適ルートを考えつつ進む。

クリアまでのプレイ時間がそれほど長くない、というのも自分には合っていた。あー、良いゲームだった。Steam で圧倒的好評(52,857)なのも頷ける出来。Switch だと起動時のロードが遅い & ほんの時々重い場面で処理落ちが見られるけど、問題なくプレイでき、Switch でよくこれだけ表現できたなぁ、という作品だった。日本ではあんまり話題になってないのだけど、もっと広く遊んでもらいたいタイトルだ。

機械学習学習日記 - 7日目

2.3.6 決定木のアンサンブル法で、ランダムフォレストと勾配ブースティングマシン(GBDT)。アンサンブルは、精度が低い学習機(この場合は決定木の弱学習器)を組み合わせることで精度を高くする手法。

2.3.5のベタな決定木は過学習してしまい反応性能が低い。それを補うためにランダムフォレストでは学習データをちょっと変えて異なる方向へ過学習させたたくさんの決定木を作り、結果の平均を予想値として使う。GBDTでは強力な事前枝刈りと、浅い決定木のような簡単なモデル(弱学習器)を用いる。