Публикации по теме 'linear-algebra'


Понимание математических основ машинного обучения
Краткое введение в линейную алгебру: исключение Гаусса, обратная матрица, разложение LU и т. д. Хотя нет необходимости изучать линейную алгебру, чтобы начать работу с машинным обучением, понимание математических основ машинного обучения может оказаться неоценимым, если вы хотите лучше понять все его основные концепции. Эта статья — только первая из многих, которые я планирую выпустить по мере прохождения Линейной алгебры 18.06 в MIT OpenCourseWare и книги профессора Гилберта Стрэнга..
Линейная алгебра: векторы
Это часть курса Линейная алгебра с JavaScript . Векторы - это точный способ описания направлений в космосе. Они построены из чисел, которые образуют компоненты вектора. На картинке ниже вы можете увидеть вектор в двухмерном пространстве, состоящий из двух компонентов. В случае трехмерного пространства вектор будет состоять из трех компонентов. Мы можем написать класс для вектора в 2D и назвать его Vector2D , а затем написать класс для 3D-пространства и назвать его..
Готовы ли вы работать в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта?
Изучите основы трех фундаментальных областей, и все готово. Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ) — две темы, которые в последние годы наделали вокруг себя много шума. Особенно с появлением генеративного искусственного интеллекта, когда пользователи могут создавать новые объекты, давая соответствующие указания инструментам искусственного интеллекта, практически для всего существует приложение на основе искусственного интеллекта. Если вы хотите написать эссе, у вас..
Вы упускаете суть PCA
Как и в большинстве случаев в компьютерных науках, понимание того, что такое PCA (анализ основных компонентов) или почему он работает, требует часов копания и просеивания сложной документации. Когда я пытался узнать о PCA, большинство ресурсов, с которыми я сталкивался, замалчивали, как/почему PCA на самом деле работает, и не давали мне никакой интуиции, стоящей за мотивами алгоритма. Моей целью в этой статье является составление легкого для понимания отчета о том, что такое PCA на самом..
Математика для машинного обучения
Хотя научиться использовать машинное обучение можно быстро и легко со всеми доступными ресурсами, знание того, как работает машинное обучение, требует практических знаний во многих областях математики. Чтобы стать компетентным пользователем машинного обучения, важно знать, как работает каждый из алгоритмов, чтобы знать, к каким типам задач они подходят лучше всего. Эта серия статей познакомит вас с основами различных областей математики, необходимых для понимания машинного обучения, с..
Сила скалярного произведения и векторных проекций: простое объяснение
Оглавление 1. Аннотация 2. Понимание точечного продукта | Скалярные проекции 3. Единичные векторы 4. Векторные проекции 5. Упражнение 6. Заключение 7. Дополнительная литература » 8. Подключим Абстрактный Понимание скалярного произведения и сути векторных проекций является важной темой в различных областях. Его приложения охватывают машинное обучение, обработку сигналов, обработку изображений, физику, бизнес и многое другое. В этой статье мы попытаемся просто..
Простая линейная алгебра с NumPy в Python
Используйте возможности математики и линейной алгебры с помощью NumPy и Python Вы изучите некоторые основные операции линейной алгебры с использованием NumPy и Python. Наиболее распространенные операции линейной алгебры NumPy 1. Умножение матриц 2. Инверсия матриц 3. Преобразование матриц 4. Сложение матриц 5. Вычитание матриц Умножение матриц Вычитание матриц — это математическая операция, которая используется для вычитания двух матриц друг из друга. Он включает вычитание..