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『WHAT HAPPENED 何が起きたのか?』ヒラリー・ロダム・クリントン ☆5

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ヒラリー・クリントン本人による大統領選挙の振り返り。本人が書いているということに大きな価値があります。強烈な挫折経験からどう立ち直るかというレジリエンス的な視点や、立ちはだかったガラスの天井（女性であることによる壁）というフェミニズム的な視点でも読むことができます。

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「本人が書いた本」とぃうのはやはり重みが違ぃます（500ページ近くあり物理的にも重い）。どこで判断を誤ったのかや、なぜ勝てたはずなのに負けたのかを本人の視点で振り返っています。「勝てたはずなのに」という悔しさや、立ちはだかったガラスの天井（女性であることによる壁）、昨今のトランプ政権に対する苛立ちが節々から感じられます。

また、2019年の2月に調査結果が開示されるロシアの選挙介入問題についても触れられています。どうでもいいですが、ビル・クリントンは3回目のプロポーズでOKをもらったそうで、僕も同じ感じだったので妙に旦那クリントンへの親近感が高まりました 笑。

この本を読むとわかること

立候補を決めてから敗戦に至るまでの一連の流れがヒラリー・クリントンの視点で書かれています。討論会による政策の議論のような伝統的な選挙戦ではなく、SNSやメディアを舞台にしたスキャンダル合戦のような劇場型の選挙になったのがヒラリー敗北の主要因なのかなと思いました。
  • テクノロジー・ネットを駆使した現代の選挙戦術
  • 2年に渡る選挙を戦い抜くための組織整備・チーム作り
  • ヒラリー優勢と伝えられた中での、気がかりな統計結果
  • 些細な「私的メールアカウント使用問題」が長期化した理由と政治的ダメージ
  • 大統領選で大きな意味を持つ公開討論会への臨み方・戦略
  • 討論会は3回ともヒラリーが勝ったが、有権者が最終的に卜ランプを支持した理由
  • ヒラリーが感じたガラスの天井（女性であることによる壁）と大衆の「クリントン疲れ」
  • マスコミがスキャンダルを追うのに忙しく、最後まで政策論争にならなかった理由
  • 国民の断絶をあおった卜ランプに対して、「一緒の方が強い（Stronger together)」を掲げた信念
  • 当選後のトランプ政権のロシア政策が示唆するロシアの選挙介入
  • 一般投票を制したヒラリーが勝てなかった「選挙人制度」の皮肉
  • 辛い挫折直後の過ごし方・挫折に対する捉え方
  • 2008年にオバマと争った際の敗戦と、トランプとの選挙戦での敗戦の違い
  • ヒラリーを立ち直らせた若い女性の一言と、今後の展望

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ベストビュー（過去1カ月）

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

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生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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