はじめてのspaggle (SPAでKaggle) 体験記＠両国湯屋 江戸遊
Twitterで見かけたこちらの記事がとても気になりまして。
SPAでkaggleをすることをSPA Kaggle または spaggleって言うみたいです。
最も共感したのがここの部分。
最後にもう一つ良い点ですが、（これは SPA でなくても良いのですが）休日をある程度有意義に過ごしたと思い込めることです。
SPA に行くと、確実に何らかの作業 or 勉強を少しは進められて、かつ温泉でリフレッシュできます。たとえ進捗がほんの少しであっても、たとえ SPA でダラダラしただけだったとしても、家で何もせずに終わってしまったときよりは「外出した時点で」休日を無為に過ごさなかった気分になれます。こう、能動的にダラダラしに行ったって思えるからですかね？(※個人の感想です)
疲労困憊だった、とある週末。「意思を持ってだらだらする！」と決めて、はじめてのspaggle体験してきました。以降、施設の感想を中心に綴ります。（技術的な話は全くありません、ご了承ください）
当日の流れ
家を出る前に：行き先選び
検索キーワードも最初は迷いましたが、「ワーキングスペース 温泉」で検索。
重視した点は、家からの距離や料金の他に、Wifiはどこでもあるだろうと仮定して
- 電源の有無
- 机の有無
- 混雑度合い
- 最寄り駅からの距離（荷物重い、疲れていたので歩きたくなかった）
結局、冒頭の記事で紹介されていた両国湯屋 江戸遊 へ。
SPA（両国湯屋 江戸遊）に到着
JR総武線両国駅から徒歩7分くらい?
店名で検索したらすぐHitしたクーポン提示で、200円引きに。
【クーポンあり】両国湯屋江戸遊 - 墨田区｜ニフティ温泉
入館時に、岩盤浴（2種類ある）の選択と、予約時刻を聞かれました。
女性専用フロアの設備・備品など
女子的spaggleとしては（女子というにはだいぶ図々しいのですが後々の検索しやすいかなと思ってすいませんw）、ノーメイクでワーキングスペースとかいいのかな・・・と若干気にしていました。
が、ググったわりにはちゃんとみてなかったのですが、4Fの女性専用フロアは、お風呂だけでなく、ワーキングスペースも女性専用なのです。これは良い！
シャンプー、リンス（KOSEとクラシア）、ボディソープ、メイク落とし兼用洗顔、化粧水、乳液、綿棒、コットン、歯ブラシ、など手ぶらで行ってもとりあえず困らないよう揃っていました。もちろん、タオルや館内着（岩盤浴用と通常用の2つ）も、料金に含まれます。
ワーキングスペース（4F 女性専用エリア）の様子
「温泉＋コワーキングスペース」って、最近のトレンドなんですね！ここの施設が紹介された雑誌の切り抜きがあり、他の施設もいくつか紹介されていました。全然知らなかった...
温泉にパソコン持ち込むなど、珍しくて悪目立ちしないか少し心配でしたが、全くの杞憂でした。
- PC持ち込み女子は他にもソロで数名と、会議室を貸切していた団体
- 全体の7割くらいは一人客で、静かにそれぞれ過ごしていた
たまーに、女性団体ならでの賑やかなグループが来ます。気になる方はイヤホン推奨。
3Fは男女共有のフロアなので、そちらは雰囲気が違うのかもしれません。2Fは男性専用フロア。
ここ両国湯屋 江戸遊さんでは、浴槽やサウナだった場所を、湯workという名前でワーキングスペースに改装しています。
机がわりの丸椅子(数は少ない)と、人をダメにする系クッションでだらだら湯workしていました。
ちゃんと座ってworkしたい人には、会議室にあるような4人がけの机・椅子、大きなホワイトボードがあります。
タイムテーブル
便宜上kaggleと書きましたが、実際にはkaggle本を読んで勉強したり読書したり携帯をいじったり。決して100%の集中力ではないが、なんらかの作業をしていたことを示します。
13:30 到着
13:30-14:30 入浴1
14:30-15:45 kaggle
15:45-16:25 岩盤浴
16:25-17:00 kaggle （机がなかったのでリクライニングシートで）
17:00-17:30 食事（天ぷら＋蕎麦）
17:30-18:45 kaggle（机がなかったのでリクライニングシートで）
18:45-19:30 入浴2 （サウナでロウリュ）
19:30-22:00 kaggle
22:00-22:30 入浴3
23:00 退館
あとから思い返すと、
- 入浴1をもう少し短くして到着直後の元気な状態を生かしたい。初めての施設に浮かれてつい長湯してしまった。
- 夜遅い時間帯は人が少なくて静か。入浴3を早めてkaggle追加しても良かったかも。
岩盤浴でたくさん汗をかいたので順番間違えた（入浴の前、一番最初が良かった）かと思いました。が、汗をかいてからどうしようとググったところ、この順で良かったようです。入浴して体を綺麗にしてから、岩盤浴。岩盤浴でかいた汗はサラサラなので流さなくても大丈夫なんだそう。
行ってみた感想（まとめ）
- 施設はとても綺麗で快適、混雑しすぎず、すごく良かったです。家から近ければ通ってしまいそう。
- 意外に女性一人客多い！PC持ち込み客も多くてびっくり。
- がっつりやるわけではなければ机なくてもなんとかなる。背もたれ可動式のリクライニングシートがあれば十分。
なお、肝心のポイントとして捗ったかと言えば50%くらいです。が、外出＋温泉（＋ちょっとwork） したことで謎の満足感が得られました。家でダラダラしてしまいそうな日にまた行きたいです。
見よう見まねでアトリビューション分析
第74回R勉強会@東京 (#TokyoR) にて「Soccer × Attribution Analysis」の題目で発表しました - u++の備忘録
で紹介されている内容を、昇格したばかりながら開幕から3連勝J2首位、と恐ろしく強い、FC琉球について実行してみる。
※方法やRのソースコードはそのままでデータだけ変更してやってみた、の、実行ログです。
やったこと
詳しい内容はリンク先を参照。アトリビューション分析により、ゴール以外も考慮した各選手の貢献度を算出している。
データ準備
ゴールに至るまでの選手間のパス状況を、2019J2第1節〜第3節の3試合・全9ゴール分確認。(dazn再生して人力で確認）
例えば、第1節福岡戦、82分の富所選手のゴールは
"徳元 > 中川 > 中川 > 小松 > 小松 > 富所" と表現。
- 徳元選手→中川選手→... とパスを繋ぎ、最終的に富所選手がゴール
- 中川 > 中川 とは、中川選手がドリブルしたことを示す
なお、ドリブルの定義が曖昧な点（長めのものを感覚的にカウントしたので基準がブレてる可能性が大いにあり）と、選手名に間違いがあるかもしれない点はご容赦を。
実行
冒頭の記事で公開されている Rのソースコード上で、データ部分だけを変えて実行。
# VS 福岡 23,72(PK),82 # VS 大宮 16,56,58,61 # VS 愛媛 10,75 path <- c( "西岡 > 風間 > 西岡 > 増谷 > 岡崎 > 徳元 > 中川 > 鈴木", "鈴木", "徳元 > 中川 > 中川 > 小松 > 小松 > 富所", "上里 > 中川 > 中川 > 田中", "上里 > 風間 > 徳元 > 鈴木 > 風間 > 上里 > 田中 > 中川 > 鈴木", "上里 > 西岡 > 田中 > 西岡 > 鈴木", "中川 > 中川 > 上門 > 上門", "上門 > 上門", "上里 > 上門 > 徳元 > 上里 > 岡崎 > 西岡 > 中川 > 西岡 > 岡崎 > 福井 > 徳元 > 岡崎 > カルバハル > 上里 > 田中 > 鈴木" )
結果
終点モデル（＝ゴールした選手）
起点モデル（＝ゴールまでの流れで一番最初の選手）
線形モデル
２列目上門選手、中川選手がUp
遷移確率行列
緑本を読みはじめました④：7章 GLMM
今日は7章。GLMM = generalized linear mixed model), 一般化線形混合モデル
続きを読む緑本を読みはじめました③
4章5章はいったん飛ばして、今日は6章。
続きを読むgoogle colaboratoryとgoogle driveの特定のディレクトリ内のファイル名を比較
google colaboratoryを使って画像認識をしてみた。教師データが正しいかどうかを目で見て確認するのにgoogle driveを使いたい。
- google colaboratory上でスクレイピングして画像を集める
- 写真が合ってるか（キーワードで検索の結果なので、間違った画像もたくさんある）を確かめるために、一旦google driveにコピー
- google driveのWeb画面で不要なファイルを削除
- 削除したファイルをgoogle colaboratory上のゲストOS上にも反映させる
ということがやりたかったので、そのメモ。
（再帰的に比較とか複雑なことをやっているわけではなく、特定のディレクトリ同士を比較）
Macにpyenv + Python + TensorFlowインストールしてmnist使って識別問題
インストール/実行のログ。参考にしたサイトに掲載のコマンドをほぼそのまま実行した時のログです。
続きを読む緑本を読み始めました②
今日は第3章。
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