アルゴリズムとか数式が苦手という人でも問題なくすらすら読めるのではないかと思います。これを読んだからといってすぐに検索エンジンが書けるようになるというわけではありませんが、本書は検索に関する基礎的な知識やアルゴリズムを学ぶにはとてもいい本だと思います。そもそもそういう抽象度で学ぶべき内容や課程である。高校生で先取りしても問題なかろうという見立てであります。)しかし、まったく実際には何も動かさないままというのでなく、そこはフリーの統計解析環境「R」を使用して、実にあっさりとコマンド1つで距離行列が出てくるようすに驚いてみせるとか、そういう『小芝居!』を打てばいいんではないですか。・なんでもござれ(仮)https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/disthttps://www.rdocumentation.org/packages/tcR/versions/2.2.4/topics/cosine.similarityhttps://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/prcomp▼「ゆるシミュ(8)」([3658])それに▼「KY軒」([3573])も参照のこと。「ヒストグラム」と呼んでいると、どこまでいっても何かを1つずつ数えてボードにシールを貼っていくみたいな印象が拭えないだろうと思いますので、テキタウなタイミングで「分布」や「確率」と呼んでいくことが大切です。分析のしかたとしては最初から多変量への道筋を示しておくことです。どんなに入門編であっても、6次元くらいのベクトルを触らせるべきです。しないとぜんぜんわからないんです。計算は「R」に任せればよいので、なるべく早いうちに6次元くらいのベクトルに触らせてくださいオネガイシマス。(棒読み)※「KY軒」の例題では7つの変量を使って(≒つくって)主成分分析しています。「わずか7列18行」のデータを用意して、...あ、(しばらくお待ちください)しこうして『主成分分析を1回だけ!』という単発の処理で終わる話なので「ベクトルがー(↑)」とは強調していませんが、もしデータの行数が200や300くらいあれば「ベクトル空間モデル」を説明しながら「検索」や「分類」の話にしていけるんです。データの更新・追加・削除があるならデータベースの話になってきて...そこからは分野が違う気がする。教養として(だれもが)知っておく必要はあまりなく、真に仕事で必要な人が学べば十分だ。