Публикации по теме 'linear-algebra'


Сложность лучше кубической для умножения матриц в Rust
Несколько лет назад я написал реализацию алгоритма умножения матриц Штрассена на C++, а недавно повторно реализовал его на Rust , продолжая изучать язык. Это было полезное упражнение для изучения характеристик производительности и методов оптимизации Rust, потому что, хотя алгоритмическая сложность Штрассена превосходит наивный подход, он имеет высокий постоянный коэффициент от накладные расходы на выделение и рекурсию в структуре алгоритма. Общий алгоритм Транспозиция..
Что на самом деле представляет собой уравнение плоскости?
Что приходит вам на ум, когда вы видите уравнение плоскости? Как вы это интерпретируете? Это критическая концепция в машинном обучении. Я хочу показать вам, как уравнение может полностью представить плоскость в вашей спальне. 😃 Что такое самолет? Если совсем простым языком, то плоскость в нашем трехмерном мире — это прямая бесконечно длинная вещь, которая делит пространство на две половины. Вот фиктивный пример: На картинке выше представьте бесконечно длинный предмет,..
От проекций к анализу главных компонентов
Возникновение события не всегда может быть объяснено всеми факторами, с ним связанными. Событие могло произойти только из-за нескольких основных причин, или, может быть, событие могло произойти из-за нескольких причин, каждая из которых внесла свой вклад. Когда мы пытаемся смоделировать реальные проблемы с данными, данные могут быть необычно большими по размеру и иметь много переменных (также называемых функциями). Основная идея анализа основных компонентов состоит в том, чтобы объединить..
Введение в рекомендательные системы латентной матричной факторизации
Скрытая матричная факторизация - невероятно мощный метод, который можно использовать при создании рекомендательной системы. С тех пор, как в конкурсе рекомендаций Netflix было показано, что латентная матричная факторизация превосходит другие методы рекомендаций, она стала краеугольным камнем в создании рекомендательных систем. Эта статья призвана дать вам некоторую интуицию относительно того, когда использовать латентную матричную факторизацию для рекомендаций, а также дать некоторое..
Математика для машинного обучения Часть-1
Математика универсальна . Машинное обучение основано на математических предпосылках, таких как Линейная алгебра, вероятность и статистика . Теперь мы увидим реализацию основных математических концепций в каждом из этих предварительных условий с использованием Python. Линейная алгебра Раздел математики, связанный с математическими структурами, закрытыми операциями сложения и скалярного умножения и включающий теорию систем линейных уравнений, матриц, определителей, векторных..
Матрица
Матрица Прежде чем мы попытаемся понять Матрицу, мы должны познакомиться с Векторами , поскольку Матрица — это просто несколько векторов, соединенных вместе. В статье основное внимание уделяется только понятиям, необходимым для науки о данных, а не всем понятиям матриц. Матрица Матрица представляет собой набор векторов, объединенных вместе. Каждый столбец матрицы представляет вектор, а каждая строка представляет элементы вектора. Представление Матрица представлена..
Давайте посмотрим на магические матрицы LookAt
Магия матрицы LookAt Я нахожу математику иногда сложной, иногда забавной, иногда волшебной, а иногда сложной забавной и волшебной. Линейная алгебра ¹ — это математика, стоящая за многими забавными технологиями, такими как как VR, AR, графика, машинное обучение, модные слова науки о данных и т. д. В последнее время я увлекся трехмерной компьютерной графикой WebGPU ( на прошлой неделе я писал о создании треугольника в WebGPU ). Когда пришло время реализовать камеру, я решил, что..