Публикации по теме 'linear-algebra'


Различные формы регуляризации и их эффекты
Введение Это продолжение моей предыдущей дилетантской и загадочной статьи - Небольшая заметка о регуляризации . В статье сделано то, что обещано, но этого недостаточно, чтобы ответить на вопросы - что делает регуляризация и почему она работает, когда соответствующая модель без регуляризации не работает? Цель этой статьи - попытаться ответить на эти вопросы, используя линейную алгебру (нормальные уравнения) и статистику (компромисс оценок смещения и дисперсии). Предположим, что..
Начиная с науки о данных (Эпизод I): что вы должны узнать!
Вы хотите стать специалистом по данным, но до сих пор не знаете, что для этого нужно сделать? Я покажу вам, чему учиться и где учиться! 10 лет назад СМИ продавали нам науку о данных как профессию будущего, и у меня для вас новость: это уже будущее, и действительно, наука о данных — одна из самых востребованных профессий в мире! Из вышесказанного вы и сами поймете, что зарплаты у дата-сайентистов высокие и подавно, потому что дата-сайентистов не хватает. Теперь, когда вы читаете это,..
Интуитивное объяснение скалярного произведения, теоремы Пифагора и закона косинуса
Что такое скалярный продукт? Это поэлементное умножение, а затем сложение элементов векторов. Ну и что ? Звучит скучно… Но подождите, это еще не все. При свете интуиции Это может стать забавным, и так оно и будет. Может начнем ? Скалярный продукт можно интерпретировать как награду за сходство векторов. Когда мы умножаем два вектора и говорим a.b = a_x . б_х + а_у . b_y, что мы на самом деле делаем, так это интерпретируем вознаграждение за их сходство в соответствии с осью..
Часть 23: Ортонормированные векторы, ортогональные матрицы и матрица Адамара
Два вектора x и y ортогональны, если они перпендикулярны друг другу, т.е. их скалярное произведение равно 0. Ортонормированные векторы Если вектор x и вектор y также являются единичными векторами , то они ортонормированы . Подводя итог, для того чтобы набор векторов был ортогональным: Они должны быть взаимно перпендикулярны друг другу (под углом 90 градусов друг к другу). Чтобы набор векторов был ортонормированным: Они должны быть единичными векторами. Они..
Начало моего пути: введение в глубокое обучение за 6 недель
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Любой, кто достаточно увлечен этой темой, выбросит из Интернета ресурсы. Те, на которые я ссылался в статье, представляют собой отличный макет и обзор высокого уровня. Однако, чтобы получить полное представление, вы должны провести собственное исследование! Последние пару дней были просто туманом ... Я начал свой путь к глубокому изучению глубокого обучения. Количество информации в этой сфере просто безумное! Теперь, после значительного количества..
Векторные нормы
По этой статье я начал изучать первую книгу в списке. [ Глубокое обучение (серия адаптивных вычислений и машинного обучения) . Документация на Medium нескольких концепций, которые были прекрасно освещены в книге, является первой публикацией в серии, посвященной векторным нормам — одной из фундаментальных тем линейной алгебры. Что такое вектор? Вектор — это просто массив чисел, обозначающий точку в n-мерном пространстве. В науке о данных эта точка может представлять, скажем,..
Основы машинного обучения № 2 — Линейная алгебра и исчисление.
В предыдущем посте мы обсудили два столпа машинного обучения — статистику и вероятность , необходимые для ясного и легкого понимания всех концепций машинного обучения. При этом мы также хороши для предварительной обработки данных и аналитики данных , обсуждаемых в Знакомство с миром машинного обучения . Мы рассмотрим алгебру и вычисления, необходимые для обучения и оценки модели. 3. Алгебра Машинное обучение во многом связано с уравнениями с несколькими переменными и их..