人気の記事一覧

上久保ゼミのクリティカル・アナリティクス:「日本の学校教育における部活動の是非」

【こころ #74】障害のある友達が自分に居場所をくれた

地域間格差について

5か月前

いまの日本政治に「蟻地獄」の叫びは届いているか

【#004】地方のインターネットは遅い

0から1を生み出す「創生力」 キュレーション実践事例②  観光立国、地域間格差の是正から

10か月前

日本の最低賃金と生活の実態

7か月前

令和5年度最低賃金改定に向け労使が意見表明―中賃審・目安小委員会

最低賃金1,500円の経済効果

旧帝大への地方入学者率減少傾向

1年前

民意主義と民主主義②〜イケナイ憲法論

1年前

民意主義と民主主義①〜都市型保守という「もう一つのリベラル」

1年前

格差を前提としたうまい話。のるかどうかはアナタ次第。

最低賃金の地域間格差は縮小すべき

民意主義と民主主義③〜漂白された綺麗な民意

1年前

所沢市の人口分析とまちづくりについて(令和4年6月定例会 一般質問より)

荻野泰男の「主要重点政策」2023年版

日本癌学会 CancerX リポート3 多様性を持つということ

1年前

都市の人口密度と地域格差

¥1,000

大学進学の地域間格差《音声解説付き》

[Python]健診データを次元削減してみた:PCAとUMAPによる次元削減

[Python]都道府県別の医療費と健康保険の保険料率の関係を可視化してみた

[Python]医療費データ160次元をクラスター分析してみた:階層的クラスタリング

[Python]健診データを240次元から2次元に圧縮してみた:PCA, MDS, t-SNE, UMAPによる次元削減

[Python]医療費データを160次元から2次元に圧縮してみた:PCA, MDS, t-SNE, UMAPによる次元削減

全ての仕事はSEXに通じるのかもしれない

[Python]医療費データを主成分分析してみた(続き)

[Python]疾病分類別の医療費データを1904次元から2次元に圧縮してみた:PCA, UMAPによる次元削減

[Python]医療費データを160次元から2次元に圧縮してみた:UMAPによる次元削減(続き)

[Python]医療費データから時間と地域を同時に予測するモデルを作成してみた:Kerasによる深層学習モデルの作成

[Python]医療費データを主成分分析してみた

[Python]医療費データを主成分分析してみた(続き2)

地方で、回復を目指すということ。依存症の地域格差について

税金どうでしょう?アプリとイラスト解説「国民健康保険料」

【レポート #11】岐阜県・七宗町長選挙レポート(2021 3.21)

¥140

「昔は男の方が賢かった」という父の言葉から見えてくるもの。東大に2割しか女子生徒がいないのは女の子がバカである証拠?

4年前

自動運転が可能になれば、過疎地や地方都市が大きなメリットを享受し、地域間格差が是正される。都市内でも、駅から離れた場所の利便性が増し、地価の分布が変わる。他方、実店舗が不要になる可能性もある。 https://toyokeizai.net/preview/f6b20ed3460a82f23cbb420727b2f04b4fe64b4d

大学進学率の地域差(東京女子73.5% 鹿児島女子33.7%)、到底許容出来る域を超えているし、137大学ある東京に対して2しかない地方があるという現実。(文科省のHPから見つけれられなかったので政府の調査を基に計算した人のものを引用)

4年前

アベノミクスと地域間格差(2017)

金足農業高校、凱旋おめでとう。

6年前

社会の底辺の人とは関わってはいけません

『「知らなくてもいい事はたくさんある」事を知る』

5か月前

見えない世界

8か月前

すいよう特集 世界でも異常な日本の最低賃金全国一律1500円早く〜すべてがNになる〜

[Python]健診データから時間と地域を同時に予測するモデルを作成してみた:Kerasによる深層学習モデルの作成

[Python]健診データ240次元を主成分分析してみた

[Python]過去11年分47都道府県別の健診結果データから地域差を可視化してみた:協会けんぽの「健診結果基本情報」

[Python]医療費データ160次元を画像として表示して可視化してみた:10×16セルの画像表示

[Python]医療費データで新型コロナウイルス感染症の影響を可視化してみた:PCAの主成分座標平面上にコロナ禍の2020年度のデータを追加プロット