Публикации по теме 'mathematics'


Пошаговая реализация градиентного спуска и обратного распространения ошибки
Один пример построения нейронной сети с нуля Первоначальная цель этого поста заключалась в том, чтобы я просто коснулся математики в нейронных сетях, так как мне нравится хорошо разбираться во внутренней работе алгоритмов и разбираться в сути вещей. Затем я думаю, что с таким же успехом мог бы составить историю, а не просто пересматривать формулы в своем блокноте снова и снова. Хотя вы можете найти ряд руководств по созданию простой нейронной сети с нуля. У разных людей разные углы..
Почему 0,1 + 0,2 !== 0,3?
Короткий ответ: потому что двоичный! Более длинный ответ заключается в том, что компьютеры хранят данные в двоичном виде, и хотя это нормально для целых чисел, для дробей это становится немного сложнее. Вы, наверное, знаете это, но в 8 битах у вас было бы: +=====+======+======+=====+=====+=====+=====+=================+ | 64 | 32 | 16 | 8 | 4 | 2 | 1 | Number base 10 | +=====+======+======+=====+=====+=====+=====+=================+ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1..
Обзор машинного обучения
Важное примечание: оригинальная статья https://ecdicus.com/overview-of-machine-learning/ с правильным латексным отображением С точки зрения непрофессионала, машинное обучение позволяет компьютерам автоматически учиться на основе данных для получения определенных знаний. Как дисциплина машинное обучение обычно относится к типу проблемы и методу решения этого типа проблемы, то есть к тому, как найти закон из данных наблюдения и использовать изученный закон для прогнозирования..
Понимание рыночного тайминга и его математический подход
Торговый тайминг, использование математики для определения того, когда покупать или продавать ценные бумаги, является распространенной стратегией среди трейдеров. Торговый тайминг, использование математики для определения того, когда покупать или продавать ценные бумаги, является распространенной стратегией среди трейдеров. Этот метод в первую очередь направлен на выявление оптимальных моментов на рынке на основе определенных статистических закономерностей и математических моделей...
Математика, стоящая за «Эффектом бабочки».
С точки зрения непрофессионала, знаменитый «эффект бабочки» заключается в том, что любые мелкие незначительные события могут иметь большое влияние на будущее. Например, то, пьете ли вы кофе или чай, может иметь некоторое влияние на ваше будущее. Самый известный пример, хотя и поэтизированный, состоит в том, что взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать торнадо в Техасе. Все процессы во вселенной математически управляются дифференциальными уравнениями (дифференциальное уравнение..
Алгоритм JavaScript: нахождение периметра прямоугольника
Создание функции, которая будет находить периметр прямоугольника. Сегодня мы напишем функцию findPerimeter , которая будет принимать в качестве аргументов два целых числа, length и width . Вам даны длина и ширина прямоугольника. Цель функции — вывести периметр этого прямоугольника. Я не знаю, когда в школе вы начинаете изучать простую геометрию, но вы используете это, чтобы вычислить периметр прямоугольника: perimeter = (length + width) * 2 perimeter = length + length + width..
Могут ли случайные леса перекрыть?
Введение Если вы похожи на меня — DS/MLE с практическим опытом — вас может удивить заголовок этого поста. Сначала я предположил, что ответ был однозначным «да». Однако, когда кто-то более опытный задал мне этот вопрос, я понял, что ответ может быть не таким очевидным, как я думал. И после некоторого поиска в гугле я нашел эти цитаты Лео Бреймана, создателя алгоритма Random Forest. Случайные леса не переопределяются. Вы можете запустить столько деревьев, сколько захотите. (..