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はてなキーワード: ツリー構造とは
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
ぶっちゃけるとこの「依頼事項」って年末調整とか労務関係とかの類いの仕事で、そう言うと大体想像付くと思うけど、こういう前提に応じて必要な情報が変わる質問が大量にあるんだよね
全部を段階分けして質問してるとこちらの手間も何倍にもなって大変だし、だからといって個別にヒアリングするのも単純に時間が凄くかかる
さらにこの手の人はヒアリングしても先の通り直接的な回答が出来ないっぽいので、都度毛繕いコミュニケーションして回答を引き出す必要があるから、他の人の倍ぐらいヒアリングに時間と感情労働が必要になる
MLMユーザー諭そうとしたら何かよく分かんない単語並べられて逆に論破されたそこのアナタ！今から言う報酬プランを覚えるだけでギッタギタのボッコボコに出来るので覚えましょう！
まずその前に基本情報。日本の人口は1.2億人。15歳以上は1億人。
要は差益が報酬になるプランです。MLMは大体ランクが定められておりランク毎に商品価格が違ったりします。低ランクほど高価格で高ランクほど低価格。で自分の下に居る会員が商品を買ったときに自分のランクの価格と買った会員の価格の差額がそのまま報酬になるパターンです。計算しやすい反面自分が絶えず売り込まない限りは報酬が途絶える歩合制の営業みたいなもんなのでガツガツ売り込みにくるMLMの人はこの報酬プランかもしれません。店舗で買ってアマゾンのマケプレに高額で出品している転売屋みたいなものだと思ってください。
いつまでも営業なんてしてられない！って人にはこのプラン。このプランでやるべきはたった二人を自分の下に付けるだけ！あとはその二人の尻を叩くだけ。このプランは下二人の売上の内、低い方の売上を基に報酬を計算されるぞ。ちなみに二人の売上にはその下の会員の分も含まれる。バイナリーって単語でプログラマとかはピンとくるかもしれないが二分木構造のツリーが出来上がるのだ。片方だけ深くなっても報酬は増えないので上の会員は下の2名両方に頑張れ言う必要があるぞ。でもある程度育ったら何もしなくても金入ってくる夢のプランだ（実際は受取り条件とかあるが）
営業したくない。下の二人に絶えず叱咤激励もしたくない！って人にはユニレベル。これは何かと言うと毎月自分の下の会員が買った売上の数％が報酬になるプラン。ランクが低いと自分の下の会員しか対象にならないけど、ランクが上がれば自分の下の会員が紹介した会員も対象になり、もっとランクがあがれば更に下の会員も対象になる。バイナリープランみたいに全体の成長を考える必要ないのでとにかく自分の下に人を勧誘してしまえば良い。あとはその人達が頑張れば勝手にお金が入ってきます。極端なツリー構造になっても余り影響がなく会員が抜けても大して問題は無いですが継続的な購入は不可欠なので買え買えうるさい人が多いです（他のプランでもうるさいけど）
以上3つのプランを覚えておけばMLM通ぶれるぞ。なんだって？バイナリープランだと27段で日本人口超える？ユニレベルだともっと早くに限界くる？そんなのMLMがマルチまがいとかねずみ講って言われてた頃から知っとるわ。だからMLM企業は複数の報酬プランを用意してその辺のツッコミを躱すし禁止言うても実際は大多数の会員はMLMの複数掛け持ちをしているよ。だから日本人口とか意味ない。1人がMLM10個に属すれば人口10倍！死んだ爺ちゃんも飼ってるペットも今日から会員。在庫は全部家の納屋。MLMは先行逃げ切りが鉄則。今更老舗に参加したってなんも残ってないし出来るのは上の会員に媚び使って引退時に引き継がせてもらうとかだけよ。あと海外でも出来るとか移民が増えて1億じゃなく80億もありますとか言うMLM企業もあるけど言葉通じない相手に上記プランの営業活動出来る？別に世界のどこでも盛んでも無いからなMLM。
いろんなところでわけのわからないレスバふっかけて回った揚げ句、まとめ回答してるつもりでツリー構造を破綻させて読みづらくして勝った気になってるやつ、
別々の話題の別々の増田に同時多発レスとか本当迷惑行為だし荒らしだよねｗｗｗｗ
普通そういう状態ならこんな文字しかないとここないでユーチューブ見てるんじゃないかなｗ
あと本当にプログラマ的な知識があった上で「東方がなぜ今はこういうレギュレーションになっちまったのか」を一つも理解できないってんなら
おまえは今後とも余計なところに口や手を出さずに生きて行け
三年ＲＯＭってろ かね儲け目当てでジャンルを壊すな
電子でだけ金儲けできるからわるいんじゃない、紙本でもトレススクショ貼りこみとか漫画村もどきのアップロードとか金儲け目当ての悪事はいくらでもできる
ファンの善意を盾にかいくぐろうとしたバカがいたジャンルは公式ともども😫ってあきらめるしかない
そういうごたごたをやらかして学級会もなしに放置して結局運営発の厳しいルールだけ明文化で残ってしまうのを焼き畑農業という
時間が経ってから、トラバツリーの根っこにある自己レスを消すことで元記事から切り離し、無かったことにします。
あと、増田の仕様で、ツリーを切った階層と同じ階層に新しいトラバを入れると、ツリー構造が更新され、切れたツリーはちゃんと非表示になるので、それも併用しています。
なので、私には負けがないのです。
また、そういうことだから、大勢の決してちゃんと勝敗の付いたレスバの多くは、敗者が自己レス削除で後ろのツリーを消去するので、長く残ることがないのです。
だから、増田に残るレスバは、そのほとんどが「どっちもどっち」の状態となっているわけです。
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https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20210725-cognicull/
数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー - GIGAZINE
↑これが現時点244userで、はてブのトップに上がってたけど、コグニカルってつい最近はてブで話題になったばかりでしょう↓。
コグニカル
サイトの管理元があまり明確でないところがあって、工作の可能性もあるけど、それでもトップコメに100スターは付くくらいには読まれているはずなのに。
なんで今更そのサイトを紹介する今月にできたページがはてブにあがるわけ？
コピペネタが数年後に再ブレイクするのはよく見るけど、このサイトは高々4か月しか経ってないよ？
それだけ新規参入者が居たり、前回のバズを見逃した人がいたってこと？
これはこれで正しいとも自分は思うのです
天は自らを助ける者を助ける、というのも事実でしょう
しかし、助ける余裕がなければ、なかなか人が他人を助けるという行為は困難なはずです
ビル・ゲイツは現在は慈善事業がメインであり、貧困層などへ広く学習の機会を与える課題にも取り組んでいますが、
彼はその理由として、資本主義的原理では実現できないから、といったことを語っています
といっても、これは彼がお金持ちになれたからであり、お金持ちになっても自分が欲しいコンピュータを作ることに情熱を注ぐだけの人もいるわけです
もちろん、色々な人が世の中にいて構わないわけですが、いずれにせよ、他人を救う余裕がなければ慈善事業は難しいはずです
狂信というとテロのような悪い面もあるわけですが、良い面で狂信的である人は考え方がブレないのです
良い意味でドンキホーテとでもいいますか、理想を追い求めて金がなくなっても他人がついてこなくても損得勘定が欠如しているから折れないのです
まず、信念があるとか、自分の打ち立てたモットーに執着する、固執しているならば、周囲からのノイズやトラブルで折れにくくなるはずです
それが人として良いのか悪いのかは、周囲の人それぞれによって大きく分かれると思いますが、
慈善事業だろうが偽善だろうが、自分が死んでも他人を助けたい、と考える人も少ないと思いますが存在すると思います
しかし、現実的に考えるならば、基本は他人を助ける余裕がなければ他人を助けることは困難でしょう
10kgまで支えられる何かがあったとして、5kgは乗っけれる、20kgは余裕がないので無理、
でも耐荷重10kgに対して10kgの荷物だったらどうでしょうか？
もしかしたら望んだところまでなら耐えて運べるかもしれません、でも、もしかしたら振動も加わって折れてしまうかもしれない
だったら10kgの荷物を分割できないか、5kgに分割して二回運べないか？
もしくは10kgのところを8kgにして、2kgは諦めてください、というのも策かも知れません
これが私が他人を助けるという行為はベストエフォートであるという所以です
アフリカの飢餓を救うというのも、まあ募金とか寄付行為はありだとは思います（どうしても胡散臭い団体が多いと思うのが否めませんが
しかし、直接的に助けるとなるとアフリカまでの飛行機代だけでかなりの出費になります
そのお金で半径5mの人を救えるのに、なんでそれをしないでアフリカの人を救うの？という問いに対し、
色々な考え方の人が色々な答えを持っているかもしれません
それに対し、自分は救急車を呼ぶ余裕はある、救急車が来るまでその人のそばにいる余裕はある、
自分には難しいと思いますが、医学的素養がある人ならば応急処置をする能力がある人もいるかもしれません
つまり、最近話題になっている弱者男性だかのカテゴリーに自分も十分含まれるとは思うのですが、
目の前に死にそうな人が倒れており、救急車を呼ぶ余裕があると思っている自分がいる、
にも関わらず、
自分は弱者だから他人を助けない、他人を助けるより自分を助けろよ、
みたいな極端な考え方に至るのも変な話であって、
つまり、端的に言うなら、なんだかんだ社会とはカーストではないが階層があるものであり、
強者は弱者を救う余裕があるが、それはある弱者より上の階層がその弱者を救えるという話であり、
そういうツリー構造があるならば、一つ上の層が一つ下の層をちょっと救う、
その連鎖で全体が救えるはずだとも言えるわけですが、
ここで問題になるのは、確実に全体を救うには一番トップの強者が無限に余裕がなければいけなくなってしまうことであり、
現実に無限はありえないし、もし、その一番トップの余裕が減少していけば、ツリー全体を救うことは困難になってしまう
しかしながら、全体最適化とでもいうか、全体をある程度いい感じに救うためには、やはり一つ上のノードが一つ下のノードを救う、
こういった他人をちょっと助ける連鎖、再帰的な連鎖があればちょっとは世の中も捨てた感じではないように思えるわけですが、
それがまた難しいのが人の世というものでもあるわけです
はてなに居るような頭のいい人はキーワードや数字を覚えているのだろうが、自分はそうではない。
プログラミング環境は定期的に今はこれがいいと記事が出ているので、参考にさせてもらうのだが、レポートを書くための環境というと話題にならないので困っている。
Evernote、Onenoteを使っているが、もうちょっと何かないのか。
ネットを調べていて、洋書でも和書でもいいがヒットしたとする。
先人が出版した時点のことをまとめているので、出版以降の年代でより良い方法があったかなどを調べる手がかりになる。
章の最後に参考文献リストがあるなら、そこから辿った文献を1つのフォルダにまとめたい。
トリアタマなので、引用文献の引用文献とか、引用文献で知らない単語や手法や概念を調べていると、わからなくなってくる。
引用文献のどこにそんなこと書いてあるんだ？と探し始めると沼にハマる。
ツリー構造のような図形を描きつつ、関係性があるのか横道にそれていないか確認したい。
書籍だけならいいが、Webや動画が出てくると整理しにくくなる。
動画なんて1時間あったら何分何秒の箇所かメモしておかないと、後で参照したくなったときに困る。
メモしておきたい箇所が複数あったら、スクリーンショットでメモを残す。
エンタープライズITの世界を紹介する。これから業界に入る若者は参考にしてほしい。
エンタープライズのITはこんなツリー構造になっている。下層にいくほど枝分かれする。層の深さや枝分かれの多さはプロジェクトの金額による。このあたりの闇は増田でも多く語られている。たとえ天下のGAFAでも1次請けやIT部門の下に入る。昔はオラクルやIBMだったのがAWSやAzureに代わっただけで構造的には同じだ。
それではカネの流れと利益構造を説明していこう。増田のメインターゲットである下層から説明する。
この層はIT会社ではなく人材派遣会社といっていい。n次請けはn-1次請けに人材を派遣するので以下の構造がある。
例えば、月単価100万円の人を10人派遣すると売上は1,000万円になる。この売上を営業やコーポレートといった連中と社内で取り合うわけだ。だから給料を上げるには単価と作業時間を上げるしかない。
n次請けの営業はn-1次請けと単価を交渉する。単価は派遣対象のスペック（経歴書）で決まる。単価を上げるためのキーワードはだいたい決まっていて、チームリーダーとかクラウドとか入れておけばいい。あと、作業時間は無駄に多い方がいい。自動化で作業時間を減らすやつはバカだ。君の残業代は売上から出ている。
n次請けにいる人に告げる。さっさと転職しろ。AWSに転職したら給料3倍だ。
この層は人材プール会社になっている。大企業は資本金や信用調査などを満たせない零細企業と直接取引ができない。2次請けは大企業と零細企業の間に入り、需要に応じて人材を売る役割を果たす。あと、キチガイみたいなやつが入らないようにフィルタするとか、派遣されてきた人が突然バックれた時に代わりを探すことも大事な付加価値だ。
例えば、月単価50万円の人を80万円で紹介すると、売上は80万円、利益は30万円になる。給料を上げるには安い人材を高く売ることが重要だ。そのためには2次請け社員がチームリーダーとなり、n次請けの安い作業者でチームを作ればいい。作業者の人数を増やせば売上は伸びる。リーダーができないやつはクビだ。
2次請けにいる人に告げる。現職はいい待遇だと思っているだろうが、外の世界を見ろ。
この層は大企業だ。2次請けやハードソフトベンダを統合してシステムを納品する。一括請負契約の場合はリスクバッファの役割を負う。開発が炎上してもIT部門は痛みを負わない代わりに、マージンでガッポリ儲ける仕組みだ。
実際には、IT部門が出したRFPに対して工数を見積もり、価格を提示する。受注できたら開発に取り掛かり、納品と検収を終えたら売上が立つ、という流れになっている。コンペの場合は見積工数にかかわらず提案価格を大幅に安く出すこともある。また、受注してから売上が立つまで数年かかる場合もあるため、資本力が勝負だ。ハードウェアやパッケージ製品、クラウドを一緒に販売する場合もある。
給料を上げるには出世することだ。出世するには仕事を増やして安い人材を高く売る必要がある。
重要なのは流行りの商材でIT部門を釣って仕事を取ることだ。RPAやAIなどのバズワードがなぜ人気なのか理解してもらえただろうか。開発は2次請けに任せればいい。お前の単価はいくらかわかっているか？
1次請けにいる人に告げる。リストラに備えろ。潰しの効かない仕事を続けていると転職できなくなる。
IT部門は、ユーザ部門から受託した企画を具体化し、ベンダをコントロールしていくことが主な任務になる。あとは負債化したシステムの運用管理をやっていく。
IT部門はコストセンタなのでコスト削減が評価される。また、トラブルでシステムが止まると社内から批判を浴びるため品質管理が評価される。
負債化したシステムは細々とメンテしていくしかない。ハード保守が切れるタイミングで大規模更新を計画して実績をアピールだ。
ただし、IT部門はポストが限られているので出世するには社内政治が重要だ。出世の見込みがないなら転職しろ。
ユーザ部門は新しい企画を立てて経営層から承認をもらい、ITを使って収益を得ることが仕事だ。あるいは費用を削減することが仕事だ。
ユーザ部門はコンサル会社に企画書を作らせて、営業やマーケティングなどの他部門と要件を調整し、遅くて融通の利かないIT部門のケツを叩くことが任務だ。
だがよく考えてほしい。IT部門と多重下請のケツ叩きに無駄な時間を使うより、自分たちがベンダと組んで一緒に企画、開発、運用を進める方が効率的かもしれない。今日の企画を来週にリリースできたら最高ではないか。小さくリリースして学びを得て改善していく。
