Публикации по теме 'mathematics'
Введение в сильную типичность
Сильная типичность:
Свойства сильной типичности:
Включение памяти в выбор функций для регрессии временных рядов.
От погоды до фондового рынка, временные ряды являются одним из наиболее распространенных типов наборов данных, которые можно найти. Кроме того, существует множество методов регрессии временных рядов, одним из которых является использование разработки признаков для обучения модели машинного обучения. Ниже описывается простой метод создания библиотеки функций и выбор этих функций на основе производительности модели.
Данные
Состоят из записи минимальных температур за десять лет...
Известные современные математические задачи: гипотеза Эрдоса-Турана
Одна из самых элегантных задач в теории чисел, которая до сих пор остается недоказанной.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 125 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов машинного обучения, научных работ и концепций...
Математика в IT — Все о массивах…
Что такое массив?
Массив — это структура данных, которую можно использовать для хранения множества элементов в одном месте, вроде дома. Если дом представляет собой массив, некоторые из вещей, которые вы можете найти в нем, включают в себя; двери, окна и комнаты.
Комнаты также являются массивом, так как в них хранятся предметы. Давайте заглянем внутрь… Кухня.
В программировании мы можем создать кухню (массив) и хранить ее элементы. Вот пример с использованием Python:..
Почему неточные поплавки
Вступление
В вычислениях идея дробных значений довольно распространена. Это еще более верно для научных вычислений, где данные часто хранятся в дробных значениях типа данных с плавающей запятой. Много говорят об ошибках манипулирования числами с плавающей запятой и о том, сложно ли компьютеру работать с числами с плавающей запятой. Даже языки с научными и числовыми навыками имеют проблемы с числами с плавающей запятой и иногда могут вычислять их неточно. Рассмотрим следующее простое..
Логические функции для машинного обучения
Машинное обучение часто действует как черный ящик, куда мы вводим некоторые данные и получаем результаты, которые могут быть как плохими, так и хорошими, но мы никогда не узнаем о внутренней работе этой загадочной и странно волшебной области. Булева алгебра и более лаконичные логические функции дают нам средства для понимания того, что происходит внутри наших моделей. Итак, если вы когда-либо работали над многоуровневой нейронной сетью или думали о том, как обеспечить этику ИИ, эта статья..
Эмпирическое распределение — Все, что вам нужно знать
Приблизительное распределение данных, дельта-функция Дирака и многое другое
Эмпирическое распределение — это слово, которое вы могли встретить в ряде учебников по статистике, но я обнаружил его в книге Вероятностное машинное обучение: введение Кевина Патрика Мерфи.
В книге представлены математические подходы к ряду тем, которые в большинстве онлайн-блогов и видеороликов называются «здравым смыслом». Поскольку меня интересует математика, стоящая за машинным обучением (и статистика),..
