64ビット - Wikipedia
64ビット（英: 64-bit）は、連続した64個（桁）のビット（8オクテット）であり、バイナリで最大18,446,744,073,709,551,616（16エクスビ、約18.4E）までの数を表現できる。 「64ビットアーキテクチャ」とは、整数型、メモリアドレス、その他のデータサイズなどが、最大64ビット幅のアーキテクチャである。 「64ビットCPU」（プロセッサ、演算装置）とは、64ビットサイズのレジスタ、アドレスバス、データバスを持つCPU（プロセッサ、演算装置）である。 「64ビットオペレーティングシステム」とは、64ビットのCPUを前提に設計されたオペレーティングシステムである。 「64ビットアプリケーション」とは、64ビットのCPUおよび64ビットのオペレーティングシステムを前提に設計されたアプリケーションソフトウェアである。 「64ビットコンピュータ」とは、64ビットのプロセ
判別分析 - Wikipedia
判別分析（はんべつぶんせき、英: discriminant analysis）は、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれる場合、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準（判別関数[注釈 1]）を得るための正規分布を前提とした分類の手法。英語では線形判別分析[注釈 2]をLDA、二次判別分析[注釈 3]をQDA、混合判別分析[注釈 4]をMDAと略す。1936年にロナルド・フィッシャーが線形判別分析を発表し[1][2]、1996年に Trevor Hastie, Robert Tibshirani が混合判別分析を発表した[3]。 3つ以上のグループの判別は重判別分析[注釈 5]や正準判別分析と呼ばれる。 判別関数の種類[編集] 判別関数には以下の物などがある。 線形判別関数[注釈 6] 超平面・直線による判別。線形判別分析は等分散性が必要。 二
R木 - Wikipedia
2次元矩形のR木の例 R木（英: R-tree）は、B木に似た木構造のデータ構造であり、多次元情報（例えば、二次元座標データなど）のインデックス付け、すなわち空間インデックスに使われる。それは例えば、「現在位置から2km以内の全ての美術館を探す」といった用途に使われる。 R木は、階層的に入れ子になった相互に重なり合う最小外接矩形 (MBR) で空間を分割する。R木のRは矩形 (Rectangle) を意味する。 R木の各ノードのエントリ数は可変である（事前に定義された上限がある）。葉ノード以外の各エントリには2つのデータが格納される。1つは子ノードへの参照であり、もう1つはその子ノードの全エントリを囲む外接矩形のデータである。 挿入および削除のアルゴリズムはこれらの外接矩形を使い、近い要素が同じ葉ノードに属するようにする（特に、新たな要素を挿入する際に、どの最下層の外接矩形にも収まらない場
問題解決学習 - Wikipedia
問題解決学習法（もんだいかいけつがくしゅう、Problem-Solving-Learning。または「課題解決型学習 PBL、Project-Based Learning」）とは、米国の教育学者のジョン・デューイの学習理論。学習を能動的なものと規定し、知識の暗記にみられる受動的なものを脱却し、自ら問題を発見し解決していく能力を身につけていくことに本質をもとめた[1]。 デューイは、マックマスター大学の付属の実験学校において、社会科の授業の中で初めて「問題解決学習」を試みた。教師が予め準備した授業案に従って学習するのではなく、与えられたテーマ(たとえば「私たちの町」というテーマ)について、個々の生徒が平素、疑問に思っていることについて、それぞれそれはどうしてだろう？と考え、その仮説が理にかなうかどうか、自分たちの足や頭、インタビューや実地調査をして確認していく。もし外れているなら、また新しい
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