http://homepage3.nifty.com/mogami/diary/d0407.html#01t1
>サンプル数が巨大であれば単純なアルゴリズムのほうが、サンプル数の少ない
>場合の人工知能的な複雑なアルゴリズムよりもずっとうまく働くということだ。
「プログラミングとは質を量に変換する仕事である」*
( http://mkynet.hp.infoseek.co.jp/webcic/lib/inw2/inw_0310040.html#1 )
−移転→ http://takagi1.net/g-sys/inw2/1_inw_0310040.html
−移転→ https://takagi1.net/webcic/lib/inw2/inw_0310040.html#1
人工知能的な場合はこの際置いておくと、大抵の複雑なアルゴリズムは、複雑
になった分をちゃんと正確についてこれば、良質な結果が得られる。
ゆえに、この場合、良質な知が生み出した複雑なアルゴリズムによって、サンプル数の
少なさを補う、仮想的な"量"が発生することになる。
即ち、
("値の個数"次元の値) = f(与えられる値の個数, 知の質) + (与えられる値の個数) **
(結果主義的な評価) = g("値の個数"次元の値)
である。
* の通常の意味は、(値の量)〜0+ の場合の ** であると考えられるが、上のように
一般化・拡張できる。