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情報:IT 高校生

カで0からスタートした場合なぜj-1になるのですか?

目標 重要テーマを確実におさえよう! テーマ3 データの分析に関するプログラミング 例題:外れ値の扱いについて,箱ひげ図の場合は四 分位範囲の1.5倍を 「ひげ」 の長さの上限に して、その長さから外れるものを外れ値とす るという考え方がある。 外れ値がある場合 ひげを短くする 7個のデータ [-100 20 30 40 50 60,1000] のうち,外れ値を除外して平均値を求める以下の〈プ ログラム〉を作った。 この〈プログラム> では, 元 のデータ7個が配列 Data[0], Data[1], 四分位範囲 の1.5倍 四分位範囲 Data[6] に格納されており,第1四分位数を q1, 第 3 四分位数を q3 とし,四分位範囲はアで表せる。そして, 外れ値を除いたデータは 配列 Data_c[0], Data_c[1], ... に格納するものとする。 なお, すべての配列の添字は0か ら始まるものとする。 (1) Data=[-100,20,30, 40, 50, 60, 1000] (2) Data_c = [0,0,0,0,0,0,0] (3) q1=20 (4) g3=60 (5) j=0 (6) iを0からイ まで1ずつ増やしながら繰り返す : (7) | もし Data[i] = ウ and Data[i] <= エ ならば : (8) | | Data_c [j]=Data[i] (9) L L j = オ (10)s=0 (11)を0から カまで1ずつ増やしながら繰り返す: (12) L s = s +Data_c[i] (13) 表示する(キ) <プログラム> 空欄 ア ~ キに最も当てはまるものを, 次の解答群から一つずつ選べ。

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情報:IT 高校生

外れ値とならなかった個数をカウントした場合なぜj=j+1になるのですか?

テーマ3 データの分析に関するプログラミング 例題:外れ値の扱いについて,箱ひげ図の場合は四 分位範囲の1.5倍を 「ひげ」 の長さの上限に して、その長さから外れるものを外れ値とす るという考え方がある。 外れ値がある場合 ひげを短くする 四分位範囲 の1.5倍 四分位範囲 7個のデータ [-100 20 30 40 50,60,1000] のうち、外れ値を除外して平均値を求める以下の〈プ ログラム〉を作った。この〈プログラム〉では,元 のデータ7個が配列 Data[0], Data[1], Data[6] に格納されており,第1四分位数を q1 第 3 四分位数を q3 とし、四分位範囲はアで表せる。そして, 外れ値を除いたデータは 配列 Data_c[0], Data_c[1], … に格納するものとする。 なお、すべての配列の添字は0か ら始まるものとする。 Data=[-100,20,30, 40,50,60,1000] Data_c=[0,0,0,0,0,0, 0] q1=20 g3 = 60 (1) (2) (3) (4) (5) j=0 (6) i を 0 から イ まで1ずつ増やしながら繰り返す: (7) | もし Data[i]>= ウ and Data[i] <= エ ならば: (8) | Data_c[j] = Data[i] (9) LLj = オ れる。 (10) s=0 (11) iを0から カ まで1ずつ増やしながら繰り返す : (12) L s = s +Data_c[i] (13) 表示する(キ) ~ <プログラム> 空欄 ア キに最も当てはまるものを,次の解答群から一つずつ選べ。

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国語 中学生

どういうふうにまとめたら良いのかがわかりません、、、 大体で良いのでこの部分は入れないといけないという部分をまとめてくださったりしますか、? 面倒くさいことですみません、、、

えることによって、コンピューターが「俳句の文法」を学習することが できる、ということです。この場合の「学習」とは、俳句を作れという 命令を与えられたとき、俳句の文法にのっとった語句の並びを作ること ができる、という意味です。 精度を上げるなら、相当によい句を生み出 すことができそうです。 では、その「よさ」の判断についても、コンピュ ーターは学習できるでしょうか。 文法の学習の場合と同様のプロセスを考えてみます。 学ばせる作例を、 よいものと不出来なものに分けて与えるなら、 コンピューターが旬の価 値の判定法を学習することを、少なくとも期待できます。 あらかじめ作 例をよいものと悪いものに分けることは人間の仕事ですが、咎めだてす るには及びません。 わたしたちも、学校で俳句を学んだとき、同じよう にしています。問題は、これらの作例からコンピューターが何を抽出で きるか、ということです。 コンピューターの学習とは、与えられた作例 の共通要素を統計的に抽出することです。俳句の文法のようにかたちや 組み合わせに関するものは、学習が可能です。 しかし、「よさ」 や 「拙さ は、既に個々の作例においてその要素を特定することが困難です。 当 然、それを統計的に処理することはさらに難しく、不可能ではないかと 思われます。 人間がプログラムすることを考えても、文法はプログラム できますが、「よさ」をプログラムすることは絶望的です。 それでも、AIが人間の知力を超えたという例を、わたしたちは確か に知っています。 囲碁や将棋で、そのためにプログラムされた最先端の AI(ロボットと言う方が分かりやすいかもしれません)が、一流の棋 士と対局し、この難敵を破ったという報道を、どなたも覚えておいでの ことでしょう。 その際、AIの指し手がプロの棋士たちの知らないもの だった、ということに驚かされました。この場合、人間がコンピュータ ーに教えられる、ということになります(その手を使う棋士が現れるか とが

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