Часть 2/3 в линейной регрессии Часть 1/3: Интуиция линейной регрессии Часть 3/3: Реализация линейной регрессии Классическое изображение линейной регрессии, но знаете ли вы, что математика, лежащая в его основе, ДАЖЕ интереснее. Давай раскроем это. Прежде чем начать, вы должны понимать Частные производные Итоги Готовы подобрать линейку наиболее подходящих? Начнем с определения нескольких вещей. Учитывая N входов и выходов… 2. Мы определяем линию..

В предыдущем посте мы обсудили мотивацию оценки максимального правдоподобия и способы ее расчета. Мы также узнали несколько приемов о вычислении логарифма правдоподобия функции, сославшись на применение монотонных функций, и о том, как они значительно упрощают весь процесс оценки критических точек функции, поскольку они сохраняют эти критические точки. Ближе к концу сообщения MLE я попытался обосновать доводы в пользу использования MAP (Maximum Aposteriori), задав простой вопрос:..

Наука о данных , Редакция , Программирование Градиентный спуск для машинного обучения (ML) 101 с помощью учебника по Python Учебное пособие по алгоритму градиентного спуска для машинного обучения (ML) с Python Последнее обновление: 7 января 2021 г. Автор (ы): Сания Парвиз, Роберто Ириондо Код этого руководства доступен на Github , а его полная реализация - на Google Colab . 🤖 На пути к ИИ - это сообщество, которое обсуждает искусственный интеллект, науку о..