Search items

条件をリセット

AI要約ポケモンを例に統計学の基本概念を学ぶ実践記事。命中率や反復試行、ひるみ確率などの確率分布と期待値の計算を具体例で展開している。

#幾何分布#確率分布#ポケモン対戦分析#統計学

AI要約ポケモンを例にJavaの基本概念を解説する入門記事である。多態性・オーバーライド・オーバーロード・インターフェースなどを、具体コードとポケモンの挙動で整理した内容である。

#ポケモン対戦分析#Java#ポケモン図鑑

AI要約ポケモンの攻撃・素早さ種族値の分布を中心極限定理で近似する技術解説。種族値を基準値と補正の和として捉え、複数要因の影響で分布が正規分布に近づく様子を実例と式で示す。

#確率分布#ポケモン対戦分析#Python#統計学

AI要約ポケモンの技を題材に、離散分布と連続分布の基礎を整理する技術解説。ベルヌーイからベータ分布までの代表分布と計算例を示す。

#幾何分布#確率分布#ポケモン対戦分析#統計学#負の二項分布

AI要約ポケモン対戦を強化学習で扱う実践的な入門記事である。環境構築と状態・行動・報酬設計の具体例を解説する。

#ポケモン対戦分析#Python#強化学習#Ppo

AI要約ポケポケのイーブイの攻撃力を二種カードで比較し、確率統計とモンテカルロ法で検証した。計算とTypeScriptによるシミュレーションを実装して、期待値と分散を評価した。

#確率分布#ポケモン対戦分析#TypeScript#統計学

AI要約PokeAPI で図鑑No.1〜151の種族値を取得し、2変数間の関係を放物線で近似する。結果を可視化しPDF保存・誤差指標を出力する実装を示す。

#ポケモン対戦分析#Python#統計学#ポケモン図鑑

AI要約PokeAPIから図鑑No.1〜151の種族値を取得し、重回帰でTotalを予測、ロジスティック回帰でStrong/Weakを分類する実装を解説する。 Colabとipywidgetsで対話的に実行し、結果を図とPDFで保存する一連の流れを示す。

#確率分布#ポケモン対戦分析#AI#Python#統計学

AI要約ポケモンの種族値データを用いた機械学習の実装解説である。回帰・分類・クラスタリング・次元削減を具体的な入力に適用し、データ理解と設計思想の可視化を図る。

#ポケモン対戦分析#Python#Kaggle#統計学

AI要約ポケモンを題材にSOLID原則を用いたオブジェクト指向設計を解説する技術記事である。責任分離と拡張性を実例で示し、Pokemonクラスの分割や新タイプ追加時の修正回避などを具体的に解説している。

#ポケモン対戦分析#TypeScript#ポケモン図鑑

AI要約ポケモンを題材に継承の限界とコンポジションの活用を解説するOO原則入門である。タイプと技を独立オブジェクトとして設計することで、ポケモンを持つ設計である。

#ポケモン対戦分析#データベース#TypeScript#ポケモン図鑑