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上記例では、各４ビット２進記号列は入力の起こり得る組み合わせをエンコー ドする。入力フイーチャー部分空間は、対応するビット記号列内でオンに換わる 入力フイーチャーを使用することにより作られ得る。データベース内のデータは このフイーチャー部分空間内へ射影され得る。該適応度関数は、該入力フイーチ ャー部分空間上で出力状態の分布を調べることにより情報豊富さのメザーを提供 する。もし該出力状態がこの部分空間上で非常にクラスターされてそして分離さ れていれば、該対応する入力フイーチャー組み合わせは異なる出力状態を分離す ることでよい仕事をしているので該適応度関数は高い値となる。逆に、もし全て の出力状態が該部分空間上にランダムに分布されているならば、該対応する入力 フイーチャー組み合わせは該異なる出力状態を分離することで貧弱な仕事をして いるので該適応度関数は低い値となる。代わりに、該適応度関数は、該部分空間 内の個別セルの情報豊富さを調べ、次いで該セルの加重平均を形成することによ り該部分空間の情報豊富さのメザーを提供してもよい。 好ましくは、出力状態クラスタリングのグローバルなメザーは最良のビット記 号列の発展をドライブする該適応度関数として使用される。このメザーは好まし くはクラスタリングを規定する強力な方法であるエントロピー関数に基づくのが よい。適応度関数のこのエントロピー的規定を用いて、該出力を最も良くクラス ターし分離する入力組み合わせを表すビット記号列が該発展型過程から出現する 。代わりの適応度関数は、出力状態確率の標準偏差か分散か、又は少なくとも１ つの出力確率が他の出力確率より顕著に大きい部分空間内のセル数を表す値かを 含む。出力状態の集中を測定する他の同様な発見的方法（heuristics）、又はア ドホック（ad hoc）な規則は発展型過程内で容易に交換される。 ｃ．発展型過程の詳細 １．Ｎビット２進記号列のランダムなプールの創生 図５Ａを参照すると、該発展型過程５００は過程５１０で始まり、そこではＮ ビットの２進記号列のランダムなプールが創られる。これらの初期２進記号列は 、それらがともかく最適であると云う先験的理由がないので一般的にそれらの適 応度関数用には非常に低い値しか持たない入力フイーチャー組み合わせをエンコ ードする。この初期プールは該発展型過程を始動するため使われる。 ２．適応度の計算 該プール内の各２進記号列の適応度は過程（ｂ）で説明した方法を使用して計 算される。該データは過程５２０で示すようにバランスを取られる。各２進記号 列用にフイーチャー部分空間が発生され、データベース内のデータが対応する部 分空間内へ射影される。該部分空間は過程５３０で行われた選択に従って、等間 隔のビニング５３２又は適合的に隔てられたビニング５３４の選択に依りビンに 分けられる。考慮下の特定の遺伝子が過程５４０で選択され、そしてビンの数は 過程５５０で、好ましくはユーザー入力により、ビンの固定数５５２を指定する か又はセル当たりサンプルの平均数５５４を指定することにより決定される。該 ビン配置は次いで過程５６０に示す様に、決定される。次いで対応２進記号列の 適応度を表す出力状態のクラスタリングと分離の程度を計算するためにエントロ ピー関数又は他の規則が使用される。これは、データ点が各部分空間内に配置さ れる過程５７０と、グローバル情報コンテントが決定される過程５８０で示され る。過程５８５により示される様に、次の遺伝子シーケンスは過程５４０の開始 で動作する。 ３．適応度の加重ルーレットホイール（weighted rourette wheel）の創生 各２進記号列の適応度が計算された後、該適応度の加重ルーレットホイール５ ９２が図５Ｃに示す様に創られる。これは、より高い適応度値（fitness value ）を有する２進記号列がより低い適応度値を有する２進記号列よりも比例してよ り広いスロット幅に付随される過程と考えられる。これは、該ルーレットホイー ルが廻されると、より低い適応度の２進記号列よりも、より高い適応度の２進記 号列の選択に、より重く加重する。この過程は下記で更に詳細に説明する。 ４．新しい親の２進記号列（new parent binary strings）の選択 ルーレットホイール５９２は次いで廻され、該ホイールが終わるスロットに対 応する２進記号列が選択される。もし元のプールにＮ個の２進記号列があるなら 、該ホイール５９２はＮ個の新親記号列を選択するためＮ回廻される。ここで重 要な点はもしそれが高い適応度値を有するなら該同じ２進記号列が１回より多く 選ばれ得ることである。逆に、低い適応度関数を有する２進記号列は、それが完 全に排除されることはないが、親として決して選択されないことが起こり得る。 次いでＮ個の親が、新しい子の２進記号列発生への先駆者としてＮ／２個の対に 対化される。 ５．子記号列を創る親の交叉（crossover）と突然変異（mutation） 一旦２つの親が選ばれると、図５Ｄに示す、交叉オペレーション（crossover operation）５９４が行われるべきか否かを決定するために加重コインがフリッ プされる。もしこれが交叉オペレーションとなるなら、クロシングサイトがビッ ト位置１と該記号列内の最後のビット位置の次にあるの最後の起こり得るクロシ ングサイトとの間でランダムに選択される。該クロシングサイトは各親を右側と 左側に分割する。図５Ｄに示す様に、各親の左側を他の親に右側と連結すること により２つの子記号列が創られるが、そこでは該親遺伝子１０００１と０００１ １は左半分１００と０００、そして右半分０１と１１に分割され、次いで１００ １１と０００１１を形成するよう組み合わされる。最後に、該２つの子記号列が 創られた後、該子記号列プールの多様性を増やすために該子記号列の小数の個別 ビットがランダムに逆にされる（突然変異される）。これは与えられたビットが 逆にされる確率に換算して指定出来る。逆転の確率は望ましいビット突然変異の 数と該記号列内ビット数に基づいて尺度合わせされる。すなわち、もし記号列当 たり平均５つの突然変異が望まれるならば、与えられたビット変更の確率は１０ ０ビット記号列用に０．０５に、そして５０ビット記号列用に０．１等に設定さ れる。 ６．発展型過程の継続 過程５９０に示す様に、上記過程２−５は、各創られた子記号列プールを次世 代用の新しい親プールとして使用して、数回（又は数世代）繰り返される。該子 記号列プールが発展すると、それらの対応適応度は平均で改善すべきであるが、 それは各世代で、新しい子記号列を創るために、より適した記号列が優先的にメ ートされるからである。 最適化問題を解くための遺伝的アルゴリズムの使用で、解かれる必要にある２ つの重要な項目がある。第１の項目はエンコーデイングスキームである。該問題 がビット記号列としてエンコードされ得る解の役に立つか？第２の項目は該適応 度関数の選出である。該発展型過程は該適応度関数により統制される（すなわち 、導かれる）ので、その解の質は間近な目標への適応度関数のマッチングに密接 に依存している。 ここに説明した好ましい方法では、第１の項目は、図４で図解され、各ビット がデータ集合のＮの入力の１つと対応する、Ｎビット２進フイーチャービット記 号列を含む遺伝子を規定することにより解決される。該Ｎビット２進フイーチャ ービット記号列の各ビットは対応入力を参照し、もし該対応入力が該フイーチャ ー部分空間内にあれば該値１を、もし該対応入力が該フイーチャー部分空間内に 無ければ該値０を有する。 該好ましい方法では、第２項目はフイーチャー部分空間のグローバルエントロ ピーを計算する情報エントロピーメザー（informational entropy measures）を 使用することにより解決される。該フイーチャー部分空間のグローバルエントロ ピーは、それから最適モデルが発展させられ得る最適フイーチャー組み合わせの プールの発展をドライブする適応度関数として使用される。該グローバルエント ロピーは、フイーチャー部分空間内のセルのローカルエントロピーを最初に決定 し、そして該ローカルエントロピーの加重和として全体のフイーチャー部分空間 のグローバルエントロピーを計算することにより計算される。代わりに、部分空 間のグローバルエントロピーは、該全体の部分空間の間で、与えられる出力用の 点の分布を調べ、そして次いで全ての状態に亘り特定状態向けエントロピーの加 重平均を形成することにより決定されてもよい。フイーチャー部分空間プールを 保持する能力は、そのどちらも最終モデルのローバストさに寄与する該解空間内 の冗長度と多様性の双方を提供する。 ローカルセルエントロピーとグローバル部分空間エントロピーの決定 好ましい方法の側面に依れば、情報コンテントのレベルが測定される。特に、 セル又は部分空間の情報コンテントのレベルはデータ分布の均一性のメザーであ る。すなわち、データが均一である程、システムのモデル化の目的にそれが持つ 予測価値は大きくなり、従って、情報コンテントのレベルは高くなる。該均一性 は多数の代替え的方法で測定されてもよい。１つのこの様な方法はクラスタリン グパラメーター（clustering parameter）を使用する。用語クラスタリングパラ メーターはローカルセルエントロピー、考慮下の特定部分空間上で計算された特 定出力のエントロピー、又はここで論じられる発見的方法、又は他の同様な方法 を指す。, ビットコインカジノオンライン無料ボーナスなしデポジットnz. 図６を参照すると、個別セルの情報コンテントは方法６００により示されたカ テゴリー的出力システム及び方法６０２による連続する定量的モデル用に決定さ れる。好ましい実施例では、前に論じたニシ（Nishi）の情報エントロピー規定 が、該情報コンテントを表すローカル及びグローバル両エントロピー加重を数学 的に規定するため使用される。本発明の実験型モデリング用には、ニシにより拡 張された、シャノンのエントロピーの概念が、該エントロピーのメザー（measur e）が計算されるデータ集合用の適当なメザーであることが見出されて来た。ニ シの式が出力状態に対応する確率の集合に適用される。等しい出力確率を有する セル（各出力が等しく似ている）は少しの情報コンテントしか有しない。かくし て、高い情報コンテントを有するデータ集合は他より高い、幾らかの確率を有す る。より大きな確率的変動（greater probabilistic variations）は出力状態の 不平衡（imbalance in the output states）を反映し、従って該データ集合の高 い情報豊富さの指標を与える。 好ましい方法では、一般的なエントロピー加重項（general entropic weighti ng term）Ｗが規定され、Ｗ＝１−Ｅの形式を有する。該エントロピー加重項Ｗ はニシの情報エントロピー関数Ｅの補数（complement）であり、完全に不均一な 分布用に値１を有し、完全に均一な分布用に値０を有する。 図６の方法６００を再び参照すると、情報レベルはローカルエントロピー加重 項（local entropic weighting term）を計算することにより決定される。例え ば、部分空間内の与えられたセル用に適当なものは次の仕方で規定され得るが、 すなわち最初に、過程６１０で、ｎ C エントリーを有するデータ集合が創られ、 ここでｎ C は出力状態の数である。各エントリーは下記で与えられるセルｉ用の 特定状態向けローカル確率ｐ C | i に対応しており、 ここでｎ Ci はｃの出力状態を有するセルｉ内の点の数であり、該和はセルｉ内の 全ての出力状態ｋに亘り延び、かくしてセルｉ内の全ての点を含む。与えられセ ルｉ用に、値ｐ C | i のシーケンスは種々の出力状態ｃにある確率を表す。過程６ ２０で該セルの情報コンテントは決定される。好ましくは、ニシの情報エントロ ピー規定が部分空間Ｓ内の与えられたセルｉ用のローカルエントロピー項Ｅを規 定するため使用されるのがよく、 最後に、又過程６２０で、該ローカルエントロピー加重係数は Ｗ i Ls ＝１−Ｅ i s であり、ここで上書きＬｓはＷが部分空間Ｓ内でセル用のローカルエントロピー 関数であることを呼称する。高い情報コンテントを有するセルは高いローカルエ ントロピー加重を有する。すなわち、それらはＷ i Ls の高い値を有する。 Je suis au travail mais j’arrive à avoir des disponibilités. 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アウトサイドベットのオッズ に関して知っておくべきことは下記の表に全てまとめてあります。 ベット 指定の数字の数 ペイアウト 勝率（ヨーロピアン） 勝率（アメリカン） 還元率（ヨーロピアン） 還元率（アメリカン） 赤/黒 18 ベット金額の2倍 18/37 18/38 97.3 % 94.74 % 偶数/奇数 18 ベット金額の2倍 18/37 18/38 97.3 % 94.74 % ハイ/ロー 18 ベット金額の2倍 18/37 18/38 97.3 % 94.74 % ダズン 12 ベット金額の3倍 12/37 12/38 97.3 % 94.74 % コラム 12 ベット金額の3倍 12/37 12/38 97.3 % 94.74 % スネークベット 12 ベット金額の3倍 12/37 12/38 97.3 % 94.74 % 特殊ルールによる還元率の変動. ベット 還元率（ヨーロピアンルーレット） 還元率（ヨーロピアンルーレット+ラ・パルタージュ） 還元率（ヨーロピアンルーレット+アン・プリゾン） 還元率（アメリカンルーレット） 還元率（アメリカンルーレット+サレンダー） 赤/黒 97.3 % 98.6 % 98.6 % 94.74 % 97.2 % 偶数/奇数 97.3 % 98.6 % 98.6 % 94.74 % 97.2 % ハイ/ロー 97.3 % 98.6 % 98.6 % 94.74 % 97.2 % これらの特殊ルールがあることで、 イーブンベットの還元率は他のベットのものよりも高くなっています 。よって、特殊ルールのあるルーレットでプレイすれば、イーブンベットでプレイすると長期的に有利です。 アナウンスベット－オッズと確率. アナウンスベットは特殊です。いくつかの異なる少額のベットから成っています。つまり、 アナウンスベットのオッズと確率を知るには、各ベットのオッズと確率を見ることになります 。 ですから、インサイドベットやアウトサイドベットでした様に還元率の一覧を掲載することはしません。 シングルゼロルーレットにおけるアナウンスベットの還元率は97.3 %です 。本記事で解説しているアナウンスベットはインサイドベットのみの組み合わせです。つまり、還元率が特殊ルールに左右されることはありません。 アナウンスベットはヨーロピアンルーレット（フレンチルーレット）でしか利用できないのが一般的です。しかし、仮に（改変などを加えて）アナウンスベットがアメリカンルーレットで利用されることがあるならば、還元率の異なる「トップライン」ベットを含まない限り、 還元率は94.74 % となります。 ルーレットのハウスエッジ. ハウスエッジとは、 長期的に見てカジノ側がプレイヤー側に対して持つ優位性 のことです。どんなゲームも計算方法はいたって簡単です。 ハウスエッジ= 100%－還元率(RTP), gta5 カジノ ルーレット 車 当て方. ヨーロピアンルーレット（シングルゼロルーレット）は2.7 % アメリカンルーレット（ダブルゼロルーレット）は5.26 % しかし、既にお気づきかもしれませんが、中には 例外 となるベットもあり、特殊ルールに関してはハウスエッジを低下する効果もあります。 「ラ・パルタージュ」と「アン・プリゾン」はシングルゼロルーレットにおけるイーブンベット（赤/黒、偶数/奇数、ハイ/ロー）のハウスエッジを約 1.35 % にまで低下させてくれます。 「サレンダー」はダブルゼロルーレットにおけるイーブンベット（赤/黒、偶数/奇数、ハイ/ロー）のハウスエッジを約 2.6 % にまで低下させてくれます。 ダブルゼロルーレットにおいて、「0」「00」「1」「2」「3」を指定する「トップライン」のハウスエッジはルーレット至上最高の 7.9 % となっています。
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