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C

C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。

Mathematica

Mathematicaは、ウルフラム・リサーチによって開発されている数式処理システムです。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習で使われている数学について!(初投稿)

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C

C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。

Mathematica

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アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/07/15 13:36

編集2018/08/27 15:36

前提・実現したいこと

どうもはじめまして、
なにかコードがあるわけではないのですが、機械学習を最近勉強し始めました。
そこで質問なのですが、私は行列が破滅的に苦手です。(なので行列が嫌いです)
そんなわたしは機械学習を理解することはできるのでしょうか?
というのも機械学習を行うプログラム上で行列を使っての計算部分を行列を使わずに計算できないかと思ったためです。
*使う言語はCとC++を考えています。(パイソンは大ッキライです)

発生している問題・エラーメッセージ

特に無いです。

該当のソースコード

ないです。

試したこと

機械学習関連の本を読み漁っているところです。
今のところ確率、直線や曲線などのグラフが多いですね。行列の計算はまだみていないですね。
(そういえば、直線の計算は行列でもできますよね。ならばその逆も可能なはず、ってことは行列の計算部分を直線の式をそのままプログラムに書いて使えるのかな?要はわざわざ行列を書くのではなく、直線の式をそのまま書いてしまう。)
できれば、行列を使わいことで起こるデメリットを教えていただけますか。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

プログラミングを行っていまいのでツールは使っていません。

編集8/28
私自身でも今現在進行形で方法を考えて三角関数とかでなんとかなるんじゃないかと考えているんですが、もしよろしければ付き合っていただけないでしょうか?
ほんの気になったことなのですが、y=(X^2+3X+1)^4を微分の定義とかを使わないで傾きを求められないかと考えています。もちろん、微分って傾き求めるもんなんだから定義を使わないなら求まるわけねーじゃんって思う方もいると思いますが、自分なりに探求しています。
もし、こんな方法もあるよって方がいらっしゃいましたら教えていただけると嬉しいです。
同時進行ではありますが、y=(X^2+3X+1)^4の傾きを微分の定義を使わないで解くアルゴリズムをプログラムにできないかとも考えています。

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回答3

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普通の人の感覚では、行列を使えばシンプルに表現できるものをなんで「直線の式」でややこしく書かなきゃならないの? ということになるんじゃないですかね。書法がシンプルになるというだけでなく、Rやpythonのpandasパッケージは行列の計算を前提で設定されていて高速な演算が可能です。これがメリットといえると思います。

もちろん、あなたがCかC++のウィザード級のプログラミングスキルを持っていて、そうした「メリット」を凌駕できるだけの高性能な「直線の式」コードを書ける自信があるなら、私としてはその挑戦を止める理由はないなとは思います。でもどうせなら、行列のどういうところが馴染めないのかとか、どうしてそうパイソンが「大ッキライ」なのかを説明してみてはどうでしょう。その問題を克服するものの見方・考え方や、もっとよいソリューションを誰かが示してくれるかもしれませんよ。

投稿2018/07/15 14:27

KojiDoi

総合スコア13669

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そこで質問なのですが、私は行列が破滅的に苦手です。(なので行列が嫌いです)

そんなわたしは機械学習を理解することはできるのでしょうか?

無理でしょう。「破滅的に苦手なので嫌い」という姿勢では。

苦手を克服する意思がなく、不得手なのは自分の責任なのに逆恨みして嫌いになる、という。ちょっときついこと書きますが、機械学習以前に、そもそも「学習」する態度として駄目でしょう、それは。


機械学習関連の本を読み漁っているところです。

今のところ確率、直線や曲線などのグラフが多いですね。行列の計算はまだみていないですね。
(そういえば、直線の計算は行列でもできますよね。ならばその逆も可能なはず、ってことは行列の計算部分を直線の式をそのままプログラムに書いて使えるのかな?要はわざわざ行列を書くのではなく、直線の式をそのまま書いてしまう。)
できれば、行列を使わいことで起こるデメリットを教えていただけますか。

直線で考えておられるみたいですが、機械学習で相手にするデータは数百次元のベクトルだったりします(「ベクトル」の時点でもう嫌ですか? それでも生易しい方なんですが・・・)。

相手のデータが数百次元だと、単純な線形判別モデルでも、モデルのパラメータはやっぱり数百以上になってしまうので。行列で書かざるを得ないのでは。

投稿2018/07/15 16:36

hayataka2049

総合スコア30933

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ベストアンサー

公開されているモジュールを駆使してモデルを構築している限り、行列を意識する必要はないように思います。その場合、CやC++に行列を意識することなく使用できるライブラリがあることが前提になります。

pythonは先人の努力によりそうしたものが準備されています。それゆえに様々な手法について概念的な理解から比較的容易に実装ができるようになっています。CとC++を使いたいのであればそれはそれで構いませんが、行列を意識せずに使える関数が見当たらないようであれば、早々にRやPythonに移行するか、行列を理解して自力で全てを実装するか決断することになろうかと思います。

行列を用いずに実装する方法ですが、理屈からいうと不可能ではありません。ただし、先人がやればできることをあえて行っていないという事実は、重く受け止めるべきことのように思います。少なくとも、行列としてデータを処理することで、Cでいうところの構造体を使うメリットが享受できるようになろうかと思います。

投稿2018/07/15 23:38

R.Shigemori

総合スコア3376

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