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Q.新たなプログラミング言語をどうやって学べば良いのでしょうか? 情報系大学新3年生です. 流行りの機械学習に興味が湧き,数学の必要性も感じたので,春休みが始まってからいくつかの本を読んでいます.そして機械学習を学んでいく上で,Pythonにパワフルなライブラリ(NumPy,pandasなど)が揃っていることを知り,Pythonを学び始めました. C言語の基礎は授業での必須課題を通して習得することができ, スラスラと簡単なプログラムを書くことができるようになりました. (Javaも授業で少し扱いましたが,スラスラは書けません.オブジェクト指向の概念は抑えてるつもりですが...) しかしながら,Pythonは独学(これからも授業では扱わない)ということもあり,なかなかつまらないです.「Python Tutorial, Release 3.6.0」と「Pythonによるデータ分析入門」を読みながら,手元でコードを実行しながら動作を確認していますが,もちろん覚えられません. なので,最初はサーっと読み流して(手元でコードを一応実行して確認しています)どういった機能があるのかを知るだけにして,また使うときに戻って来ればいいやということにしました. これは正しいのでしょうか? 特に今は作りたいものなどがなくPythonを学ぶ目的としては,今後(機械学習を学んで使っていく上で)必要そうだ,という程度のものです. 自分自身でプログラミング言語を学習するのが初めてなので,今やっていることが無駄ではないかと思い始めました. どうやってPythonを学べば良いのでしょうか? 最初はスラスラ書けるようになるということを考えない方がいいのでしょうか? 以下は,春休みに入ってから参考にしている書籍です. -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= オライリージャパン「ゼロから作るDeep Learning」 共立出版「これなら分かる最適化数学」 サイエンス社「線形代数学」 「Python Tutorial, Release 3.6.0」 オライリージャパン「Pythonによるデータ分析入門」 SoftBank Creative「みんなのPython 第3版」 インプレス「Python機械学習プログラミング」 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=

A.どの言語では何ができて何ができないかぐらいを知っておいて、必要になったときに詳細を勉強すれば能率的だと思います。 必要は発明の母とか言われますけど勉強するのも必要性に迫られたら熱を入れて出来るだろうというのが考え方です。 私には、特に特殊な日常に関係の無い物は必要に迫られるまで睡眠薬の代りぐらいのものです。 でも興味を惹かれるものに行き当たると覚醒するんです。


Q.ϵ-N論法を使った「x_n→a,y_n→bのとき、x_n y_n→ab」の証明についてです。 |x_n ・y_n-ab|=|(x_n-a)(y_n-b)+b(x_n-a)+a(y_n-b) | <ϵ^2+|b|ϵ+|a|ϵ まではわかりますが、ϵ<1とみなして、 |x_n・ y_n-ab|<(1+|b|+|a| )ϵ で証明できたと本にありました(共立出版ワンポイント、イプシロン-デルタ、P112)。 ϵ<1とみなしてよい理由を教えてください。

A.任意のε'>1に対して n>Nのとき (このNはεの時に使ったもの) |x_n・ y_n-ab|<(1+|b|+|a| )ε<(1+|b|+|a| )ε' これで証明できる


Q.東大、東工大の電気系の院試のため電気回路を勉強しなければならないのですが、適切な参考書を教えてもらえないでしょうか? 以下の観点からオススメをお願いします ①インピーダンスの計算から、過度応答、分布定数まで網羅してある。過度応答はラプラス変換や微分方程式による解析が必須です。(分冊でも可) ②演習問題が豊富で解説が詳しい。数学でいうサイエンス社みたいなものがベストです。共立出版のものは最後の手段でお願いします。 ③院試レベルにも対応できる 以上お願いします

A.① 回路理論という本がオススメです。あとはマセマですかね。一番良いのは中間期末の過去問を手に入れることです


Q.就職は大学で決まる!?大学ランキング! ・・・就職は大学で決まってしまうのですか??? 旧帝国大学=北海道大学、東北大学、東京大学、名古屋大学、大阪大学、京都大学、九州大学、ソウル大学、台湾大学。アジアを支配。 三田会=慶應義塾大学出身者の学閥。公認会計士・法曹界・政界・財界一般などを支配。 稲門会=早稲田大学出身者の学閥。 出版業界・マスコミ業界一般・政界(雄弁会)、法曹界などを支配。 赤門閥 - 東京大学出身者の学閥。高級官僚・学界・政界・法曹界・財界一般・日本を支配。 如水閥 - 一橋大学出身者の学閥。財界一般を支配。 QS Graduate Employability Rankings 2017の主な結果 (世界大学ランキング 就職) 1. Stanford University 2. Massachusetts Institute of Technology 3. Tsinghua University 4. The University of Sydney 5. University of Cambridge 6. Ecole Polytechnique 7. Columbia University 8. University of Oxford 9. University of California, Berkeley (UCB) 10. Princeton University 26. 早稲田大学 29. 東京大学 48. 東京工業大学 51-60. 名古屋大学、大阪大学 61-70. 慶應義塾大学 ●上場企業就職率 1 慶應義塾大学 2,722人 ・5,587人 ・ 48.7% 2 東京大学 1,446人 ・3,675人 ・ 39.3% 3 早稲田大学 3,147人 ・8,155人 ・ 38.6% 4 京都大学 1,245人 ・3,254人 ・ 38.3% 「危ない大学・消える大学 2017」 難易度・総定員充足率による私立大学分類 【SA】私学四天王 慶應義塾大学・国際基督教大学・上智大学・早稲田大学 【A1】 青山学院大学・学習院大学・中央大学・東京理科大学・明治大学・法政大学・立教大学・同志社大学・立命館大学・関西大学・関西学院大学 【A2】 國學院大学・芝浦工業大学・成蹊大学・武蔵大学・明治学院大学・南山大学・西南学院大学・立命館アジア太平洋大学 【B】 獨協大学・駒澤大学・工学院大学・成城大学・専修大学・東洋大学・日本大学・東京電機大学・東京農業大学・武蔵野大学・愛知大学・中京大学・名城大学・龍谷大学・近畿大学・甲南大学 【C】 東北学院大学・文教大学・東京経済大学・東京都市大学・二松学舎大学・立正大学・神奈川大学・愛知工業大学・愛知淑徳大学・京都産業大学・佛教大学・松山大学・福岡大学 【D】 北星学園大学・北海学園大学・千葉工業大学・亜細亜大学・桜美林大学・国士舘大学・産業能率大学・大正大学・拓殖大学・玉川大学・東海大学・東京工科大学・金沢工業大学・愛知学院大学・中部大学・京都橘大学・大阪経済大学・大阪工業大学・摂南大学・広島修道大学 【E】 流通経済大学・白鴎大学・城西大学・東京国際大学・帝京大学・帝京平成大学・淑徳大学・大東文化大学・文京学院大学・明星大学・和光大学・神奈川工科大学・関東学院大学・山梨学院大学・常葉大学・名古屋学院大学・大同大学・大谷大学・京都文教大学・桃山学院大学・大阪産業大学・追手門学院大学・四天王寺大学・大阪商業大学・大阪電気通信大学・阪南大学・岡山理科大学・広島国際大学・広島工業大学・九州産業大学・福岡工業大学・熊本学園大学・沖縄国際大学 【F】知名度の低い大学が目立つ 北海道科学大学・北海商科大学・盛岡大学・東北工業大学・上武大学・明海大学・埼玉工業大学・尚美学園大学・駿河台大学・西武文理大学・聖学院大学・日本工業大学・千葉商科大学・千葉経済大学・中央学院大学・嘉悦大学・多摩大学・高千穂大学・東京情報大学・帝京科学大学・日本文化大学・目白大学・湘南工科大学・桐蔭横浜大学・横浜商科大学・福井工業大学・静岡産業大学・同朋大学・名古屋商科大学・花園大学・大阪経済法科大学・関西国際大学・帝塚山大学・流通科学大学・広島経済大学・広島文化学園大学・徳島文理大学・久留米工業大学・崇城大学・沖縄大学 【G】定員割れ大学が目立つ 札幌大学・札幌学院大学・高崎商科大学・秀明大学・常盤大学・城西国際大学・浦和大学・ものつくり大学・共栄大学・江戸川大学・敬愛大学・千葉科学大学・清和大学・東京成徳大学・東洋学園大学・長野大学・中部学院大学・愛知産業大学・岐阜経済大学・京都学園大学・大阪学院大学・大阪国際大学・大阪成蹊大学・芦屋大学・帝塚山学院大学・吉備国際大学・岡山学院大学・福山大学・四国学院大学・九州共立大学・九州国際大学・福岡国際大学・日本文理大学 ・別府大学 【N】危ない大学・消える大学の候補校 札幌国際大学・道都大学・青森大学・富士大学・ノースアジア大学・作新学院大学・関東学園大学・愛国学園大学・武蔵野学院大学・東京富士大学・松蔭大学・新潟産業大学・愛知文教大学・東海学院大学・名古屋経済大学・名古屋産業大学・甲子園大学・姫路獨協大学・奈良学園大学・岡山商科大学・広島国際学院大学・高松大学・日本経済大学

A.某有名企業で面接官をしている知人がいます。(勤務して何年するとみな交代で面接に駆り出されるようです) 大学名で足きりはしないが、良い人を残していくと、結局似たような大学が残る。と言っていました。そうなんだろうなあと思います。


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2017/03/23 Thursday 09:18:41