正解率64.2%。放物線、最小値クイズの結果報告。
サーチマン佐藤です。
こんにちは。
AIや機械学習に関しては、
私もいくつか参考書を見ましたが、
大きく分けて、
「数学は無視。ブラックボックスで使う」
「数学で証明。中身を理解して使う」
この二つに分かれます。
でもね、
前者は、応用がきかないし、
実感がわかない。つまらない。
後者は、微分や線形代数が、
難しすぎて挫折。
そこで、私が考えた作戦は、
基礎となる「単回帰分析」を、
中学校の知識（一次関数、二次関数）で解く。
一回、手計算で解いて、
実感わかせてみよう！と。
その実感があれば、
それ以降も、理屈は同じなので、
より楽しく、理解も深まる。
そう思ったのですが・・・・
ん？！
むむ！？？！
待てよ。
そもそも中学校の知識、
錆びついてない？と心配になり、
前回、こんなクイズを出しましたね。
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【問題】 以下の式があります。
E = a**2 -10a + 28
（**は、二乗）
「Eが最小になる、aは何ですか？」
・ヒント（イメージ図）
https://twitter.com/sato_searchman/status/1096783179229188096
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回答結果は、こちらです。
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【回答結果】
「a=28」52票（5.1%）
「a=-28」33票（3.3%）
「a=0」91票（9.0%）
「a=10」62票（6.1%）
「a=5」650票（64.2%）
「わからない」46票（4.5%）
「質問の意味が分からない」14票（1.4%）
「そのほか」64票（6.3%）
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正解は、「a=5」です。
正解者の方、おめでとうございます。
しかし、正解率64.2%。
う～ん、一応、中学校の知識なので、
もう少し、上がって欲しいですかね。
不正解の方は、以下、
正解に至る道のりを示しますので、
是非、勉強してくださいね。
ちなみに、正解に至る道のりは、
（読者のお便りから）
3パターンありました。
予想できますか？
私は、2パターン予想していたのですが、
最後の1パターンは、
いかにもSEらしいというか（笑）、
「趣旨と違います！」
って気が、しないこともないですが、
読者のお便りから、
一つずつ紹介しますね。
●パターン1
【読者Aさん】
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以下のように、式を変形させます。
(a-5)**2+3
従って、a=5だと思いました。
====================
平方完成ですね。
二乗の形にすれば、
二乗はゼロが一番小さいので、
「a=5」となる。
完璧です。
（微分を知らない）
中学生だったら、
こんな形で解くのではないでしょうか。
●パターン2
【読者Bさん】
====================
微分して、「2a-10」
最小値は、傾きゼロなので、
2a-10=0
従って、a=5
====================
もちろん、正解。
これが王道でしょうかね。
微分を知っていれば、
一番簡単ですので。
さて、最後のパターンです。
●パターン3
【読者Cさん】
====================
ソースコードを書いて、
全部あてはめてみたら、5が最小値でした。
a = int(input("aを入力してください"))
E = a**2 - 10*a + 28
print(E)
実行結果:
aを入力してください5
3
====================
もちろん正解ですが、
強引というか、なんつうか、
職業病ですよ（笑）
私、予想していませんでしたが、
まさかのプログラム派が、
少なからずいました。
いやはや、作成
お疲れさまでした。
でもね、一つお聞きしたい。
今回は、答えの選択肢がありましたが、
選択肢が無かったら、
どうやって求めるのかな？
「えっ、その時は、ループを回す」って。
なるほど。
いや、確かに（笑）。
数学解けなくても、
プログラム書けばいい。
いや～、こういうことが出来るから、
プログラムは楽しいですよね。うん。
ありがとうございました。
さて、クイズの回答結果は
以上になりますが、
何で、こんなことやるの？の復習です。
「単回帰分析」は、
x,yというデータがある時、
「y = ax + b」という式（モデル）を作り、
未来のyを予想すること。
↓こんな感じですね。
https://twitter.com/sato_searchman/status/1075284463301451780
で、実データとモデルには誤差が生じるのですが、
二乗誤差を最小にして、
最適な「a」や「b」をめる。
その「地ならし」です。
今、巷では、
AIや、機械学習と騒いでいますが、
何もわかってない。
我々は、（統計の基本）
二乗誤差の定義を押さえ、
それを最小にする方法を知る。
中学校の知識を駆使して、
最適なモデルを見つける。
結果、腹の底から実感できる
知識を身につける。
楽しいと思うんですよね。
ではでは、また。
ありがとうございました。
●追伸
すみません、遅れていますが、まもなく、
機械学習の講習もリリースします。
皆様からも情報を頂き、
お陰様で、既存にないアプローチで、
楽しく、わかりやすい講習ですよ。
お楽しみにね！
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最新版のテキストにしたので、利用くださいね。
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