フードパンダの50%引きクーポンにつられてTHE ALLEYのタピオカミルクティ。タピオカミルクティを飲むのは1年半ぶりぐらいで、久しぶりすぎる。まぁまぁ美味しいけど、また飲みたいなぁというジャンルにはタピオカミルクティはならないのだよなぁ。

先日のポッドキャストの後編、Ossan.fm - 123. セコンさんとSNSへの距離感の話が公開される。梨泰院クラス面白いですよ!!1

2年前に買ったSwitchのゲーム、ゼルダの伝説ブレスオブザワイルド(BotW)に今更ながらハマってしまい、ここ数日熱中して遊んでいる。今日もだいたいBotWをプレイしていた。

購入当時は最初の3-4時間やって、その時はあーよくある世界観(ゼルダ)xオープワールドゲーかーオープンワールドはもうやり飽きたのだよなぁ、と放置していたのだけど、ふと起動してちょっとプレイするとめちゃくちゃ面白い。

装備には耐久性があるので、装備集めのハクスラにはならない(強い装備を手に入れても、ちょっとすると壊れる)し、敵を倒しても経験値も通貨も落とさないから別にスルーしても良いし、とはいえ環境を使ってうまく敵を一網打尽できた時は爽快だし、パズル要素は頭を使うとクリアできるという丁度よい謎解き爽快感が得られるし、適当にマップを歩いていても探索要素があるから面白いし、非常に良く出来てる。ブラブラしてるだけで楽しい。

Switch 発売と同時に出たゲームとは思えないほどパフォーマンスも良く、必要十分なトゥーンレンダリングで時々は処理落ちするもののスムーズに遊べ、なによりロードがマップが広大なオープンワールドゲーにしてはかなり素早いので、待ち時間をあまり感じること無くファストトラベルや死んでからのやり直しができる。そのへんのパフォーマンスの良さも、ゲームにのめり込める要因の一つだよなぁ。

時間が許す限りやりたい、と思えるゲームに出会ったのはほんと久しぶりだ。

機械学習学習日記 - 12日目

3.4 教師なし学習を用いたデータ変換。

3.4.1.1 では主成分分析(PCA)を用いた説明。主成分分析せずに特徴量30のデータセットをnumpyとmatplotlibでデータをヒストグラムで画像出力して確認し、その後StandardScalerでスケール変換したデータをPCAで上位2つの主成分だけとりだして、2次元座標にプロットする。この例では2主成分でも線形学習でそれなりにクラス判定できそうな結果が出ている。ただPCAの欠点として、この主成分の解釈が難しく、主成分の中の特徴量に意味を見出すのが難しい。