中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
再帰と回帰の基本を押さえる
再帰とは、何かを説明している自分自身をもう一度呼び出して解く考え方です。自分自身を呼び出すことで、同じ手順を繰り返し適用します。例えば階乗を考えると、5! = 5 × 4! のように終端条件が決まれば、最終的に答えに到達します。実際のプログラムでは再帰関数が自分自身を呼び出し、呼び出しの回数が重なると関数の作業は少しずつ縮んでいきます。ここで大事なのは「基底ケース」を必ず設定することです。なぜなら基底ケースがなければ無限に自分を呼び出し続け、計算が止まりません。
一方、回帰はデータの関係性をモデル化する考え方です。統計学や機械学習の分野でよく使われ、過去のデータから未来の値を予測します。たとえば身長と体重の関係を使って体重を予測したり、広告費と売上の関係を推定したりします。
線形回帰や非線形回帰などのモデルを選ぶときはデータの性質と目的に合わせることが大切です。
再帰と回帰は分野が違いますが、どちらも「複雑を単純化する考え方」を提供してくれます。
再帰というキーワードを友だちと雑談風に深掘りした小ネタです。教科書の難しい説明より、実際の例や会話を使うと理解が進みます。再帰は自分自身へ戻っていく旅のようなものだと言えば、答えを出すまでの道筋が見えやすくなります。例えば階乗の話をするとき、最初の質問が解ければ途中の質問も自ずと解ける、という感覚がつかめます。終端条件と基底ケースを意識することが、再帰を正しく使いこなす第一歩です。
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