⇒#81@図;

コンデンサー性能判別のため機械学習モデル

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コンデンサーのインピダーンス測定結果を正規化したら，画像にして機械学習をしましょう．あとは得られたw行列とb行列をつかって判定するだけ．AIなんて，簡単だよ．

関連講義：プログラミング言語と開発キット ¹⁾

(1) 伊藤智博、神保雄次. 情報処理概論：プログラミング言語と開発キット. /amenity/Syllabus/@Lecture.asp?nLectureID=4814. (参照2018-05-29).

<figure id='fig81'>
<img src="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/54299/c1/IoT/DeepLearning/20180316-slides/%E3%82%B9%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%8907.PNG" />
<figcaption>
<a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/GeneralFigure/GeneralFigure_Index.asp">図</a> <a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/GeneralFigure/@GeneralFigure.asp?nGeneralFigureID=81"> 81 </a> <a href="https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/Laboratory/GeneralFigure/@GeneralFigure.asp?nGeneralFigureID=81"> コンデンサー性能判別のため機械学習モデル </a>
<div> ©Copyright Tomohiro Ito, C1 laboratory all rights reserved. </div>
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図表の縦横比

表 1 . 図表のアスペクト（縦横比）

縦横比

1：1	正方形、コールコールプロット、アイコン、家紋など
白銀比 √2：1（1.4）	ルート長方形、Ａ版、Ｂ版ランドスケープ、ポートレートいずれも。たとえばA4版は（210×297mm）です。 2段組みで75mm(2.9インチ)程度、1段全幅で170mm程度です。論文、要旨、グラフ * 製図など。図 1 . ポスター
4：3（1.3）	VGAディスプレイ（640×480）、 35mmフィルム
16：9（1.7）	4K ,8Kディスプレイスライドなど。ランドスケープで使うと臨場感がある。
黄金比約5:8(1.6) 91mm×55mm	名刺、クレジットカードなど。ランドスケープ、ポートレートいずれも。 mybridge

svg

pythonで、matplotlib.pyplotでは、図のサイズやアスペクト比は、インチで指定します。 * 1インチは72ptです。

fig, axes = plt.subplots(figsize=(7,4))

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