2次不等式の問題で理解出来ない箇所があります。 -画像の（2）の問題な- 数学 | 教えて!Goo
(サイエンス・アイ新書) です。図解してあるので、関数に苦手意識がある人でも読みやすいでしょう。
高校数学で学ぶ2次関数・指数関数・対数関数・三角関数について、その関数が生まれた身近な現象から説明し、それぞれの関数の性質を考える過程に多くのページを割きました。
書籍の紹介にもあるように、身近な現象を例に挙げて話が進むので、イメージしやすいかと思います。興味のある人は一読してみてはいかがでしょうか。
宮本 次郎 SBクリエイティブ 2016-01-16
さいごに、もう一度、頭の中を整理しよう
平方完成して、軸・頂点・凸の情報を確認する。 場合分けが必要な場合、パターンごとにグラフを書き分ける。 軸と定義域の位置関係から $x$ の不等式を作り、それを場合分けの条件式とする。 定義域内のグラフをもとに、最大値や最小値をとる点の $y$ 座標を求める。 これらを整理して記述すれば、答案完成。 作図する習慣を付ける。
高1 二次関数 場合分け 自分用 高校生 数学のノート - Clear
移項すると、\(a<-1\)か\(-1≦a\)のときで場合分けできるってことになるね。 楓 そして、\(x=a\)が頂点を通過するまでは最小値はずっと頂点となります。 しかし、\(x=a\)が頂点を通過すると最小値は\(x=a\)のときに切り替わります。 \(x=a\)が頂点を超えるまでは、頂点がずっと最小値を取る。 \(x=a\)が頂点を超えると、最小値は\(x=a\)のときになる。 楓 値が切り替わったから、場合分け!
「分け」に関するQ＆A - Yahoo!知恵袋
Home 数学Ⅰ 数学Ⅰ(2次関数):値域②(5パターンに場合分け) 【対象】 高1 【再生時間】 14:27 【説明文・要約】 〔定義域(xの範囲)が実数全体ではない場合〕 ・軸と定義域の位置関係によって、最大値・最小値のパターンが異なる ・「5パターン」に分かれる (2次の係数が正の場合) 〔軸:定義域の…〕 〔最大値をとる x 〕 〔最小値をとる x 〕 ① 右端よりも右側 定義域の左端 定義域の右端 ② 真ん中~右端 頂点(軸) ③ ちょうど真ん中 定義域の両端 ④ 左端~真ん中 ⑤ 左端よりも左側 【アプリもご利用ください!】 質問・問題集・授業動画 の All In One アプリ(完全無料!) iOS版 無料アプリ Android版 無料アプリ (バージョン Android5. 0以上) 【関連動画一覧】 動画タイトル 再生時間 1. 2次関数:頂点が原点以外 8:48 2. 頂点の求め方 17:25 3. 値域①(定義域が実数全体) 8:00 4. 値域②(5パターンに場合分け) 14:27 5. 「分け」に関するQ＆A - Yahoo!知恵袋. 平行移動(基本) 10:13 6. 平行移動(グラフの形状) 2:43 Youtube 公式チャンネル チャンネル登録はこちらからどうぞ! 当サイト及びアプリは、上記の企業様のご協力、及び、広告収入により、無料で提供されています 学校や学習塾の方へ(授業で使用可) 学校や学習塾の方は、当サイト及び YouTube で公開中の動画(チャネル名: オンライン無料塾「ターンナップ」 )については、ご連絡なく授業等で使っていただいて結構です。 ※ 出所として「ターンナップ」のコンテンツを使用していることはお伝え願います。 その他の法人・団体の方のコンテンツ利用については、弊社までお問い合わせください。 また、著作権自体は弊社が有しておりますので、動画等をコピー・加工して再利用・配布すること等はお控えください。
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? : 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.
May 20, 2024, 12:51 am