勉強ノート公開サービスClearでは、30万冊を超える大学生、高校生、中学生のノートをみることができます。 テストの対策、受験時の勉強、まとめによる授業の予習・復習など、みんなのわからないことを解決。 Q&Aでわからないことを質問することもできます。
回答受付中 質問日時: 2021/7/31 20:26 回答数: 1 閲覧数: 28 教養と学問、サイエンス > 数学 > 高校数学 (2)の解き方と答えを教えてください 二次関数 回答受付中 質問日時: 2021/7/31 18:28 回答数: 3 閲覧数: 38 教養と学問、サイエンス > 数学 二次関数の初歩的な質問です。 グラフを書きたいのですが、平方完成のやり方が分かりません。X²の... X²の係数が1の時とそうじゃない時も教えて欲しいです。 回答受付中 質問日時: 2021/7/31 11:31 回答数: 2 閲覧数: 10 教養と学問、サイエンス > 数学
7$あたりを次に観測すべき点と予測しています。 毎度このような計算を書くのも面倒なのでBayesianOptimizationというPythonパッケージを利用します。 ターゲットは上記と同じ形の $y=x^4-16x^2+5x$ 2 を使います。 ノイズを含んでいます。 まず適当に3点とってガウス過程回帰を行うと予測と獲得関数はこのようになります。赤の縦線のところを次観測すべきところと決定しました 3 。 この x=0. 5 あたりを観測して点を加え、回帰をやり直すとこうなります。 x=0 の周辺の不確かさがかなり小さくなりました。 このサイクルを20回ほど繰り返すと以下のようになります。 最小値を取るxの値は -2. ひと口サイズの数学塾【二次関数編 最大値・最小値問題】. 59469813 と予測されました。真の解は -2. 9035... なので結構ズレていますがノイズが大きいのである程度は仕方ないですね。 2次元の場合 一般により高次元の空間でも同様に最適化探索が行えます。 ( STYBLINSKI-TANG FUNCTION より) 同じくこんな形の関数で最小化してみます。 適当に5点とってガウス過程回帰を行った結果、平均値・標準偏差・獲得関数はこのようになります。 3Dプロットしてみるとこんな感じです。(青が平均、緑が標準偏差を±した値) 初期は観測点の周り以外では情報が無いのでデフォルトの仮定の$z=0$となっていることがわかります。 同様に観測を55サイクル行うと かなり真の関数に近い形が得られています。 最小値を取るxの値は (-2. 79793531, -2. 91749935) と予測されました。先程より精度が良さそうです。 もしx, yをそれぞれ-5~5まで0.
x_opt [ 0], gamma = 10 ** bo. x_opt [ 1]) predictor_opt. fit ( train_x, train_y) predictor_opt. 8114250068143878 この値を使って再び精度を確かめてみると、結果は精度0. 81と、最適化前と比べてかなり向上しました。やったね。 グリッドサーチとの比較 一般的にハイパーパラメータ―調整には空間を一様に探索する「グリッドサーチ」を使うとするドキュメントが多いです 6 。 同じく$10^{-4}~10^2$のパラメーター空間を探索してみましょう。 from del_selection import GridSearchCV parameters = { 'alpha':[ i * 10 ** j for j in [ - 4, - 3, - 2, - 1, 0, 1] for i in [ 1, 2, 4, 8]], 'gamma':[ i * 10 ** j for j in [ - 4, - 3, - 2, - 1, 0, 1] for i in [ 1, 2, 4, 8]]} gcv = GridSearchCV ( KernelRidge ( kernel = 'rbf'), parameters, cv = 5) gcv. fit ( train_x, train_y) bes = gcv. best_estimator_ bes. fit ( train_x, train_y) bes. 8097198949264954 ガウス最適化での予測曲面と大体同じような形になりましたね。 このグリッドサーチではalphaとgammaをそれぞれ24点、合計576点で「実験」を行っているのでデータ数が大きく計算に時間がかかるような状況では大変です。 というわけで無事ベイズ最適化でグリッドサーチの場合と同等の精度を発揮するパラメーターを計算量を約1/10の実験回数で見つけることができました! なにか間違い・質問などありましたらコメントください。 それぞれの項の実行コード、途中経過などは以下に掲載しています。 ベイズ最適化とは? 夏休みの過ごし方（学年別に） | ターチ勉強スタイル. : BayesianOptimization_Explain BayesianOptimization: BayesianOptimization_Benchmark ハイパーパラメータ―の最適化: BayesianOptimization_HyperparameterSearch C. M. ビショップ, 元田浩 et al.
高校生の時、私ははじめて 「場合分け」 というものを知りました。 ひとつの問題で様々なケースが考えられるということは ある意味で衝撃的でした。 しかし、この「場合分け」の概念こそが高校数学で とても重要な要素であり、 根幹をつくっている と言えるでしょう。 二次関数で場合分けを学ぶことは、数学的な思考力を飛躍的に向上させます。 今回の最大値、最小値問題を解くことで、その概念を深く学び 習得することができるでしょう。 この考え方は、二次関数以降に続く、三角関数や微分積分でも 大いに役立ちます。 まずはこの二次関数をゆっくり丁寧に学んでください。 それでは早速レクチャーをはじめていきましょう。
話題沸騰シリーズ 新章突入! 坂で転がり落ち、検査入院することになった整。 その病院で出会った謎の美少女・ライカの言葉に導かれて動く内に、 整は不穏な都市伝説に遭遇する。 子どもを救う"炎の天使"とは一体――!? マンガ大賞2019 第2位&[このマンガがすごい!2019]オンナ編 第2位の話題作、新展開の第5巻! 悩みも事件も解きほぐす青年・久能整 事件に巻き込まれては、いつのまにか人の悩みも謎も解きほぐしてしまう大学生・久能整。 彼は、事件の数々に繋がりがある可能性に気づき、謎めいた少女・ライカに相談するが…!? 「7SEEDS」の田村由美が贈る、新たなる解読解決ストーリー! 久能整、山荘ミステリに巻き込まれる!? 「7SEEDS」「BASARA」の田村由美、話題沸騰最新作! ミステリ と 言う 勿 れ 4.6. いつの間にか謎も悩みも解きほぐす、解読解決青年・久能整。 大学教官の天達(あまたつ)にバイトに誘われて山荘を訪れるも、思わぬ事件に巻き込まれて…!? Twitterでも話題沸騰の大ヒットコミックス第7巻! 久能整、美術館で事件に遭遇!? なぜか事件に巻き込まれては、いつの間にか謎も人の心も解きほぐしてしまう大学生・久能整。(くのう ととのう) 今回、ライカと美術館に訪れた整が遭遇したのは、 武器を手に押し入ってきた、"何か"を探す男たちで――!? 整の思考が冴え渡る、新展開の第8巻! TVドラマ化決定!菅田将暉主演・月9にて 累計900万部を超える大人気作がついにTVドラマ化決定! 主演・菅田将暉 フジテレビ系月9枠にて2022年1月放送です。 入れ替わりを続ける双子の姉妹の「見分け」を依頼された整。 しかし彼の気づきが、鳩村家に潜む危険な事実をあぶりだす――!! 双子編完結の第9巻!
僕の父は 巻き込まれただけ じゃ言うとるん? 2人には 気の毒だった ほんとなら今ごろ どちらかが 狩集家のすべてを 相続してるはず だったのに 2人は 死ななくても よかったんだ 誰も 死ななくて よかったと 思いますけど 2人だけで よかった そのつもり だった 汐ちゃんが 出かけるのは 2人って 言ったから だって 前の晩 電話 してきて 明日パパが 新音のおばちゃんと 車でどっか 行くみたい そう約束してた って わたしが? うん そもそも 教えてくれたん だよ パパが最近 おかしい しょっちゅう 広島に行こう って言う もしくは 黙って行ってた ママに内緒で 何かやってる 時々 怖い顔をする 勝手に蔵に 入ってるのを 見た 新音のママと よく話してる なんかコソコソ してる とかね パパの 動きを 全部 教えてくれた 僕は こりゃ まずいなと 家の歴史を 調べてる らしい どうせいつかは 殺す2人 だったから 僕の初仕事として もうやっちゃおうと 汐ちゃんの おかげだよ わたしの… せい? わたしが パパを 殺したの…? 違うで 汐路! 違う! ミステリ と 言う 勿 れ 4.0. 違います あなたの せいじゃ ないです 100%! 完全に! 彼の せいです 朝晴… おまえ あの時 汐路は 8歳で! そーよーな 子供を スパイにして そんな つもりは スパイとかじゃ ただの会話 だったんです 汐路さん 何よ わたしたちを 仲違いさせたいの 殺されるリストに 入ってなかった母が 汐ちゃんのせいで 死んだとでも!? 思うか!! 卑怯者 生憎だけど こっちも バカじゃ ないんで 信じられん そおような 人間が 弁護士になろう いうとるんじゃから もうこの状況が 最悪じゃ 最悪じゃあ 朝晴! 半分こして 大きいほうを くれる人が 優しいとは 限らないです そんなこと どうでもいい 人もいるし 罪悪感から する人も 目的がある 人もいる ひどいな 優しい気持ちからなのに… 睡眠薬は どこで 手に入れた? こりゃまた なんという 事態じゃ 応援 呼ぶわ それは じいちゃんの… バタバタバタ 続きは本編で!! \ かんたん♪2分で完了!!