Pythonプログラミング教程 問題編集方針

[1] 数学必須の難しい問題は避ける
G検定の問題の中には、一部E資格の問題など、文系の受験生には太刀打ちできない難しい問題が出題されます。これらは対応不可能なので、四択問題の偶然正解確率にかけましょう。
これら難問は、全200題超の出題に対して10題程度に過ぎず、G検定では６～７割り正解すれば合格できるので、効率の悪い難問対策は避けましょう。これらは、将来的にも必要になる確率は非常に低く、「必要になったら学びなおす」ことで十分です。

●ポアソン回帰（右図）
この分布は、線形回帰ではなく非線形回帰の一種であり、非常に稀に起きる事象についての確率分布に対する回帰問題ですが、このようなニーズに遭遇するのは非常にまれです。文系大学での統計学ではあまり重視されない事項です。
右頁の問題で述べるなら、上の２題は「稀に起きる事象についての確率分布」であることさえ覚えていれば解ける問題であり、下の問題もよく読めば解けるでしょうが、専門用語大集合のため、正解はむずかしいでしょう。

●状態価値関数とBellman方程式（下図）
価値関数とは、「エージェントがある状態に存在したり、行動を選択したりすることにどれくらい価値があるのかを定量化した関数」であり、Q関数やBellman方程式など、理解するにはかなり複雑な数学が付きまといます。
●その他の些少な事項
HOG（Histograms of Oriented Gradients）特徴量
ラプラシアンピラミッド・ガウシアンピラミッド
状態空間モデル・自己回帰モデル
t-SNE（t 分布型確率的近傍埋め込み）
LSI（Latent Semantic Indexing、潜在的意味索引）
LDA（Latent Dirichlet Allocation、潜在的ディリクレ配分法）
ライブラリOpenCV
AML（Model Agnostic Meta Learning）
以上の項目は、文字情報だけで解ける問題のみ解説し、本格的な解説は記載しません。
[2] 出題される問題の単問化
●不適切な選択肢を問う問題は改題する
不適切な選択肢を問う問題は、受験生を混乱させるためのものであって、そのまま問題を研究・学習しようとしても、効率が悪いといえます。本書ではこの種の問題はかならず、正誤を判断させる問題に書き換えます。

●単問化可能な問題（下図）
多くの問題は、四択問題の選択肢が次のような構成になっています。
・正解
・正解ではない微妙な選択肢
・まったく見当違いな選択肢×2
このような問題では、4つの選択肢を掲載すると、「読まねばならぬ文字数」が過大になります。それよりは、正解の選択肢のみを読んで、1つの問題に作り直します。これを本書では「単問化」と呼ぶことにします。
●単問化問題の単分野化
この単問化にはもう１つの目的があります。下記の問題では見られないのですが、誤りの選択肢が全く異なる単元の内容から作られていて、正誤判断の障害になる場合が多く、学習の妨げになることがあります。正解に自信がない場合には時間を浪費します。ですから、学習の際には同じ単元の範囲内で学習すべきです。