#JacksonWang 大好きです💕👑
MAGICMAN 2 綺麗で美しい歌声♡
ｽｷ♡( ¤̴̶̷̤́ ‧̫̮ ¤̴̶̷̤̀ ) ✧
JACKY😘🫶

#APMA #APMAAWARDS APMA 2025 PCA

#AsianPopMusicAwards @APMAHK

https://t.co/U3pGKYrlWc https://t.co/SB6PofT6nd December 12, 2025

倭国に狂った様に幼稚なイチャモンを繰り返している北京ですが、🇨🇳国内の経済環境がほぼ破綻しているのを誤魔化そうとしていませんか？
最近の🇨🇳国内経済の様子🔻

･12月12日、中国最後の「大き過ぎて潰せない」不動産大手である国営万科集団が11月に中国政府からの支援失った事で、破綻を発表するのは時間の問題だと報道
https://t.co/7AgywA06Rl

･中国鉄道第六集団有限公司は賃金未払いで労働者から即座に払うように要求されています。
https://t.co/PZ9UCP2ESE

・🇨🇳輸出が急減中
中国税関総署が12月8日（月）に発表したデータによると、年始からの11ヶ月間で、主に労働集約型産業を中心とした伝統的製造業の輸出が軒並み減少。

バッグ、靴、玩具、照明器具などの産業で10%以上の減少が見られ、中国の携帯電話の輸出は11.2%減少しました。
https://t.co/YQrWSS0dNt

･中国乗用車協会（CPCA）が12月8日に発表したデータによると、11月の中国の乗用車小売販売台数は222万5000台となり、前年同月比8.1%減、前月比1.1%減となり、2ヶ月連続の減少。
特にBYDの小売販売台数は3ヶ月連続で減少しています。中国乗用車協会は、2026年の中国自動車市場は大きな成長圧力に直面すると予測。
https://t.co/ZDv2ZeXdIW

･Baidu(百度)が近年で最大規模のリストラを開始

今回のリストラは複数の事業分野と部門に及び、人員削減は10%から25%の範囲で、一部の部門では30%近く、一部のチームでは40%に達する可能性があるとの事。リストラは北京、上海、広州のオフィスで行われ、その規模は「近年最大」とされています。
https://t.co/p7ZZTx0TdO

･中国国家税務総局によると、中国では1,800人以上の高官が脱税の疑いで捜査を受けています。
財政難に陥った中国政府は特に高所得の個人や企業に対する税務監査の実施など、徴税活動を強化する事で財政赤字を補おうとしています。
今年税務当局は1,800人以上の共産党高官を調査し、15億2,300万元（300億円以上）の追徴税を徴収しました。
https://t.co/MGiEaI95VJ

･中国人民銀行（PBOC）の12月2日の発表で、🇨🇳本土でのクレジットカードの発行枚数は3年連続で減少しており、約1億枚減少した事が分かりました。
中国経済の衰退を表しており、特に若年層のクレジットカード利用が急激に減少。
https://t.co/9X1BJiAGYh

･🇪🇺EUはSheinやTemuといった🇨🇳プラットフォームからの安価な輸入品が欧州市場に齎す不公平な競争と安全保障上のリスクに対処する為、2026年7月1日から電子商取引の小型小包に3ユーロの関税を課します。
ブラジル政府からは来年1月から🇨🇳の主要輸出品に50％関税をかけられます。
https://t.co/HTaljjOgvG

･北京は今年、景気刺激策として大規模な補助金を打ち出していましたが、現在その効果が薄れ国内需要が弱まってきています。
補助金制度は需要を前倒しする効果を齎しました。
モルガン・スタンレーが約2,000人の中国消費者を対象に行った調査では、補助金のお陰で約70%が購入時期を最大6か月前倒しした事が分かりました。
来年も補助金を出すと言っていますが、一時しのぎに過ぎず、破綻の先送りなだけ。
https://t.co/HRBChkcdcW December 12, 2025

【好評既刊】
稲垣哲也・著
『PythonとChatGPTを活用する
　スペクトル解析実践ガイド』

🟩🟢分析系の化学系学生・研究者へ🟢🟩
年末年始で確実にレベルアップできます‼️🚀

分光スペクトルの解析が、Pythonでラクラク🐍
プログラムの解説動画🎦もあるので、プログラミング初学者でも安心🔰
⭐️まさに、化学者のための機械学習入門⭐️

【目次】
第1章　スペクトル解析の基礎知識
1.1　機器分析
1.2　分光分析とスペクトル
1.3　スペクトル解析
1.4　従来のスペクトル解析とPythonによるスペクトル解析
1.5　Pythonを使用する利点
1.6　機械学習とケモメトリクスのスペクトル解析への適用
　1.6.1　機械学習とは
　1.6.2　ケモメトリクスとは
　1.6.3　ケモメトリクスと機械学習の違い
　1.6.4　スペクトル解析における相関と因果の区別の重要性
　1.6.5　検量線と検量モデル
1.7　相関と因果
1.8　ノーフリーランチ定理
コラム1：公理と定理

第2章　Pythonプログラミングの導入と基礎
2.1　Python（Jupyter Notebook）の環境構築
2.2　GitHubからのデータのダウンロード
2.3　Pythonプログラミング入門
　2.3.1　キーボードショートカットとMarkdown
　2.3.2　変数の取り扱い
　2.3.3　リスト
　2.3.4　タプル
　2.3.5　bool型
　2.3.6　if文
　2.3.7　for文
　2.3.8　関数の定義
2.4　ライブラリ
　2.4.1　ライブラリとは
　2.4.2　ライブラリのインストールとインポート
　2.4.3　Pythonとライブラリのバージョンについて
　2.4.4　ライブラリの利用方法

第3章　Pythonで理解する基礎統計
3.1　平均，分散，標準偏差
3.2　正規分布
3.3　データフレームの取り扱い
　3.3.1　データフレームの作成
　3.3.2　インデックスがないデータ
　3.3.3　インデックスもカラム名もないデータ
　3.3.4　データフレームの操作
3.4　pandasで正規分布を理解する
　3.4.1　平均値と標準偏差の計算
　3.4.2　ヒストグラムと正規分布のグラフの作成
　3.4.3　Zスコアを用いた統計的指標の計算
3.5　母集団と標本，偶然誤差と系統誤差
3.6　点推定
3.7　区間推定
　3.7.1　母集団の分散が既知の場合の信頼区間の求め方
　3.7.2　母集団の分散が未知の場合の信頼区間の求め方
　3.7.3　母集団の信頼区間の推定
3.8　対応のあるt検定
3.9　対応のないt検定
3.10　相関係数とp値

第4章　Pythonで理解する線形代数
4.1　行列の基本演算
　4.1.1　行列の和，差，積
　4.1.2　単位行列と逆行列
　4.1.3　Pythonを用いた行列の基本演算
4.2　逆行列で連立方程式を解く
　4.2.1　逆行列を用いた連立方程式の解き方
　4.2.2　Pythonによる行列を用いた連立方程式の解き方
　4.2.3　逆行列が求まらない連立方程式
　4.2.4　単回帰分析（最小二乗法）
　4.2.5　Python による単回帰分析（最小二乗法）
4.3　DataFrame（pandas）とndarray（NumPy）の関係
コラム2：バタフライ効果（グーテンベルグ・リヒター則と偶然性）

第5章　ChatGPTの効果的な使い方
5.1　ChatGPTの概要
5.2　ChatGPTの機能
　5.2.1　プラグイン
　5.2.2　ウェブブラウジング
　5.2.3　Advanced data analysis
　5.2.4　DALL‒E画像生成
　5.2.5　MyGPTs
5.3　プロンプトエンジニアリング
　5.3.1　プログラムの理解
　5.3.2　プログラムのデバッグ
　5.3.3　プログラムの更新
　5.3.4　プログラムの生成
コラム3：社会学（相関と蓋然性）

第6章　ケモメトリクスの基礎知識
6.1　ランベルト・ベール則
6.2　古典的最小二乗（CLS）法
　6.2.1　ランベルト・ベール則を拡張する
　6.2.2　純スペクトル行列を解く（CLS 法）
　6.2.3　CLS法の問題点
　6.2.4　CLS法の実装
6.3　逆最小二乗（ILS）法
　6.3.1　ILS法の特徴
　6.3.2　ILS法の計算と欠点
　6.3.3　ILS法の実装

第7章　ケモメトリクスの基礎知識：応用編
7.1　主成分分析（PCA）
　7.1.1　PCAの概念
　7.1.2　ローディングの性質
　7.1.3　PCAローディングの性質をPython確認する
　7.1.4　PCAと固有値問題（特異値分解）
　7.1.5　中心化と標準化がローディングに与える影響
　7.1.6　中心化と標準化がローディングに与える影響をPythonで確認する
　7.1.7　スコアとローディングによるスペクトルの再構築
　7.1.8　スコアとローディングによるスペクトルの再構築をPythonで確認する
　7.1.9　主成分回帰（PCR）と最適な主成分数の決定（バリデーション）
　7.1.10　クロスバリデーションとテストセット
コラム4：正確度と精度
7.2　部分的最小二乗回帰（PLS回帰）
　7.2.1　PLS回帰の概要
　7.2.2　ウェイトローディングとローディングの違い
　7.2.3　ウェイトローディングとローディングの違いをPythonで確認する
7.3　スペクトル分解としてのケモメトリクス
コラム5：医療と治験

第8章　スペクトルデータの前処理
8.1　スペクトルデータの一括読み込み
8.2　横軸の間隔が異なるスペクトル
8.3　行方向（試料方向）の前処理
　8.3.1　中心化と標準化
　8.3.2　乗算的散乱補正（MSC）
8.4　列方向（波長方向）の前処理
　8.4.1　スムージング，一次微分，二次微分による前処理
　8.4.2　スムージング，一次微分，二次微分による前処理の実行
　8.4.3　標準正規変量（SNV）による前処理の実行
8.5　前処理の関数のモジュール化
コラム6：ビッグデータとGAMAM

第9章　機械学習の基礎知識
9.1　クラスタリング
9.2　k近傍法
9.3　決定木をベースとしたアルゴリズム
　9.3.1　ランダムフォレスト
　9.3.2　勾配ブースティング
　9.3.3　Pythonによる実践
9.4　重回帰分析（最小二乗法，最小絶対値法，リッジ回帰，ラッソ回帰）
9.5　サポートベクトルマシン（SVM）
　9.5.1　SVMの損失関数
　9.5.2　SVM（ハードマージン）の条件
　9.5.3　SVM（ソフトマージン）の条件
　9.5.4　主問題と双対問題（カーネル化と非線形判別分析）
　9.5.5　SVM による非線形判別分析の実践
　9.5.6　サポートベクトル回帰（SV回帰）
　9.5.7　スペクトルに現れる非線形項
9.6　ニューラルネットワーク（NN）
Appendix　SVM の主問題から双対問題への変換

第10章　スペクトル操作の実践
10.1　スペクトルデータの読み込み
10.2　箱ひげ図による目的変数の分布の把握
10.3　スペクトル表示
10.4　ピーク検出
10.5　相関スペクトル
10.6　ベースライン補正
10.7　カーブフィッティング
10.8　ヒートマップによるスペクトル表示

第11章　ケモメトリクスと機械学習の実践
11.1　アウトライヤーの検出と除去
11.2　各モジュールでの標準化自由度
11.3　PLSウェイトローディング，ローディング，回帰係数
11.4　ウェイトローディングと寄与率
11.5　GridSearchCVによるクロスバリデーション
11.6　パイプイラインを用いたモデルの最適化

第12章　ハイパースペクトルイメージング解析
12.1　RGB画像とハイパースペクトルイメージング（HSI）
12.2　NIR‒HSIデータの構造と読み込み
12.3　画像とスペクトルの抽出
12.4　木材試料領域のスペクトルと画像を抽出
　12.4.1　任意の波長領域でのHSIとスペクトルの抽出
　12.4.2　試料領域の抽出
12.5　PLS回帰を用いた目的変数の予測値の空間分布を可視化
12.6　HSIデータ解析への畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の適用

あとがき
索引 December 12, 2025

WBCのアメリカ代表ってもちろんすごいメンバーだけど、投手陣は打てる気しないけど、打線は全然抑えれるよな。失投さえしなければローリーもヘンダーソンもPCAもシュワーバーもアロンソもほぼ三振やから全く繋がりはない。 December 12, 2025

#12月13日ゲームサントラ廃盤CDセール

大逆転裁判2 -成歩堂龍ノ介の覺悟- 劇伴音樂大全集

12,850円(税込)

【規格】CPCA10443
【状態】A/A
【備考】帯付/2CD

大逆転裁判2のオリジナルサウンドトラック！

▼ 12/13(土) ゲームサントラ廃盤CDセール
https://t.co/O309NwVIc9 https://t.co/NGZ7EC7tzr December 12, 2025

今永先生に誠也にPCAと同じチームメイトになるんですか！？れ嬉しすぎだろー😭！ December 12, 2025

アメリカ代表
1･シュワバー
2･ジャッジ
3･ハーパーorカーツ
4･カルローリー
5･ガナーヘンダーソン
6･ボビーウィットJr.
7･トゥラング(ビシェット8番)
8･コービンキャロル8or9)
9･PCA(スプリンガー8番)

左打者多いから右打者で2B,3B,OF1人欲しいって言っても強っ！
#wbcアメリカ #WBCアメリカ December 12, 2025

アメリカ代表
1･シュワバー
2･ジャッジ
3･ハーパーorカーツ
4･カルローリー
5･ガナーヘンダーソン
6･ボビーウィットJr.
7･トゥラング
8･コービンキャロル
9･PCA

左打者多いから右打者で2B,3B,OF1人欲しいな。って言っても強っ！
#wbcアメリカ #WBCアメリカ December 12, 2025

⚾️#カブス、これで布陣は揃ったかな

・ファーストは今季大ブレイクのブッシュ
・ライトは今季30-100の誠也くん
・スワンソン、ニコ、PCAのセンターラインは鉄壁
・オースティンはDH専門🆕

これは楽しみでしかないぞ😁 December 12, 2025

単年二億ってめちゃくちゃ安いから金額じゃなく向こうでプレーしたかったんかなぁ
今永やPCA、誠也と共闘は楽しみだね December 12, 2025

マジで！ピートクロウの1stサファイアがPSA10で世界8枚だけってオイイイイ、俺が欲しいわwwww

【世界に8枚】PCA/激レア1stカード/サファイアパラレル/topps/MLB
https://t.co/CcZ0OTXuiI December 12, 2025

恐竜さんに出したRNAseq、6サンプル中2つのリードが極端な少なくてrerunになったけど、ひとつはデータ出てもうひとつは依然出ず。サンプリングに問題は無いから、気持ち悪い。そしてrerunサンプルの取り違いを疑いたくなるレベルでPCAではるか彼方にプロットされていて、信頼していいのかわからん… December 12, 2025

@Aramaki_ruronA アツすぎるね〜"(🤟*>∀<)🤟
TAは怪我さえ無ければ実績も実力も疑う余地無いし、誠也とPCAの3人で打線を賑わせてほしいね✨ December 12, 2025