Публикации по теме 'mathematics'


Логика, интуиция и парадокс
Очерки логики Логика, интуиция и парадокс AI со времен Аристотеля (Часть 1) Время от времени мы будем видеть последние новости об искусственном интеллекте (ИИ), дисциплине автоматизации нашего мышления. Не так давно появились новости о том, что [людям] больше не нужно доказывать математические теоремы! Со ссылкой на статью Google 2019 года (Bansal et al., 2019) об использовании ИИ для доказательства математических вычислений. теоремы. Эта новость подразумевает, что ИИ в..
Рекурсивные функции и поиск LCM
FreeCodeCamp Intermediate JavaScript Algorithm Scripting Challenge Внимание! Этот пост содержит решение задачи Наименьшее общее кратное из сценария промежуточного алгоритма Javascript. Я делюсь своим решением, потому что хочу показать, как я использовал рекурсивные функции для решения этой задачи. Мое решение основано на этом алгоритме, который я нашел в Википедии. Прежде чем углубиться в мою основную функцию, я хочу определить две вспомогательные функции (одна из которых..
Реализация двоичной логистической регрессии в R
Логистическая регрессия пытается решить класс проблем, которые кажутся более простыми, чем линейная регрессия. В последнем случае мы хотим найти линию (или плоскость, или гиперплоскость), которая наилучшим образом предсказывает среднее числовое значение для некоторых данных на основе наших наблюдений. В логистической регрессии мы просто пытаемся предсказать, в какую категорию попадает наблюдение, на основе зависимых переменных. Мужчина или женщина? Больной или нет? В этом сообщении..
Градиентный спуск: покажи мне математику!
Градиентный спуск - это алгоритм итеративного обучения и рабочая лошадка нейронных сетей. Благодаря множеству настраиваемых примеров для PyTorch или Keras создание нейронных сетей для печенья может стать тривиальным упражнением. Однако, когда дела идут наперекосяк, понимание основ может сэкономить часы утомительной отладки. В этом посте мы собираемся углубиться в математические формулировки градиентного спуска , чтобы лучше понять его. Некоторые примеры просты и решаются..
Некоррелированные и независимые случайные переменные - определения, доказательства и примеры
Это не одно и то же ... Что касается технических знаний, я обычно сторонник обоснованного понимания используемых методов. Обычно я не люблю что-либо запоминать и по возможности стараюсь этого не делать. Скорее я сосредотачиваюсь на разработке прочных основ концепций, из которых я позже могу математически вывести все, что мне может понадобиться. В области теории вероятностей и математической статистики использование методов / теорем часто основывается на общих математических..
Машинное обучение дедушке
*Что такое машинное обучение? наша способность учиться и лучше справляться с задачей благодаря опыту является частью человека, когда мы рождаемся, мы почти ничего не знаем и почти ничего не можем сделать для себя, но вскоре мы учимся и с каждым днем ​​становимся все более способными, но знаете ли вы, что компьютер может сделать тоже самое. Машинное обучение объединяет статистику и информатику, чтобы позволить компьютерам научиться выполнять заданную задачу, не будучи..
Что на самом деле представляет собой ошибку наименьших квадратов в линейной регрессии?
TL; DR: минимизация ошибок за счет максимизации правдоподобия журнала Наименьшая ошибка квадрата используется как функция стоимости в линейной регрессии. Однако почему следует выбирать ошибку sqaure вместо абсолютной ошибки или другие варианты? Есть простое доказательство, которое может показать, что наименьшая ошибка sqaure - разумный и естественный выбор. Предположим, целевая переменная и входные данные связаны следующим образом: Мы хотели бы минимизировать ошибку,..