$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
math_16
Search
Utree
April 24, 2019
Education
0
47
math_16
Utree
April 24, 2019
Tweet
Share
More Decks by Utree
See All by Utree
command_line_3
utree
0
36
command_line_1
utree
0
30
command_line_2
utree
0
36
ml_1
utree
0
31
ml_2
utree
0
46
math_41
utree
0
33
math_45
utree
0
30
KHCoder
utree
0
74
hannari_python_lt
utree
1
240
Other Decks in Education
See All in Education
AWS re_Invent に全力で参加したくて筋トレを頑張っている話
amarelo_n24
1
100
多様なメンター、多様な基準
yasulab
5
19k
今の私を形作る4つの要素と偶然の出会い(セレンディピティ)
mamohacy
2
130
ThingLink
matleenalaakso
28
4.2k
Google Gemini (Gem) の育成方法
mickey_kubo
2
820
あなたの言葉に力を与える、演繹的なアプローチ
logica0419
1
250
焦りと不安を、技術力に変える方法 - 新卒iOSエンジニアの失敗談と成長のフレームワーク
hypebeans
1
610
外国籍エンジニアの挑戦・新卒半年後、気づきと成長の物語
hypebeans
0
670
XML and Related Technologies - Lecture 7 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.1k
自分だけの、誰も想像できないキャリアの育て方 〜偶然から始めるキャリアプラン〜 / Career planning starting by luckly v2
vtryo
1
350
Cifrado asimétrico
irocho
0
360
俺と地方勉強会 - KomeKaigi・地方勉強会への期待 -
pharaohkj
1
1.5k
Featured
See All Featured
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
6.7k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
29
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.1k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
580
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
37
Between Models and Reality
mayunak
0
150
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.8k
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
710
Everyday Curiosity
cassininazir
0
110
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.3k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
73
5k
Transcript
16 二項定理と組み合わせの数 統計学が最強の学問である 数学編
今回のトピック - 関数の次数と係数に注目する - 二項定理を導く
前回のおさらい 二次関数を平方完成 することで、特徴 (最大値、最小値)を見 つけ、グラフの形状 (xとyの関係性)を把握 できる
次数を増やす 次数が増える→増減の変化が増える →より複雑なxとyの関係性を表せる
三次以上のn次関数を代数学的な方法で解 くことは、統計学や機械学習を理解すること においてあまり役立たない y = (x − p)2 + q
ここに注目 抽象化 (x + y)n
n=2のとき n=3のとき
次数に注目 ①、②の2つの入れ物から、x,yをそれぞれ、 1つづつ選ぶとき、x,yの組み合わせの種類 (x + y)n = xny0 + xn−1y1
+ xn−2y2 + … + x0yn
係数に注目 それぞれの組み合わせは展開したとき 何回現れるか?
二項定理 cf) 多項定理: 二項定理を一般化したもの n Cx = ( n m)
= n! m!(n − m)! (a+b)n を展開したときの各項の係数を組み合 わせの数によって求める方法
展開公式 (x + y)n = ( n 0) xn +
( n 1) xn−1y + … + ( n n) yn
まとめ 関数を展開するとき、係数と次数には組み合 わせの数の関係性がある