Публикации по теме 'mathematics'


Кривые Гильберта с визуализацией Python
В этой статье я немного расскажу вам об особом типе фракталов, известном как кривая Гильберта. Дэвид Гилберт Давид Гильберт был немецким математиком, сыгравшим большую роль в формировании современной математики в конце 1800-х и начале 1900-х годов. Гильберт внес значительный вклад в широкий спектр математических областей, включая теорию чисел, геометрию и основы математики. Некоторые из его самых известных работ включают его аксиоматизацию геометрии и его разработку основной..
Введение в матрицы и матричное произведение
ОСНОВНАЯ МАТЕМАТИКА ДЛЯ НАУКИ ДАННЫХ Основы математики для науки о данных: введение в матрицы и матричный продукт Получите хорошее понимание одного из строительных блоков линейной алгебры: матриц и их произведения. Как вы видели в Основах математики для науки о данных , векторы - это полезный способ хранения данных и управления ими. Вы можете представить их геометрически в виде стрелок или массивов чисел (координаты их конечных точек). Однако может быть полезно создавать более..
Векторы и скаляры
Определения, использование, примеры Вектор — это элемент векторного пространства. Векторное пространство — это набор векторов, которые можно складывать и умножать («масштабировать») на числа, называемые скалярами. Скаляры часто принимают за действительные числа, но есть также векторные пространства со скалярным умножением на комплексные числа, рациональные числа или вообще любое поле. Операции векторного сложения и скалярного умножения должны удовлетворять определенным требованиям,..
Подход динамического программирования к Set-TSP
Подход динамического программирования к Set-TSP Потому что есть больше, чем одно место, где можно купить хлеб Задача коммивояжера (TSP) ставит простую дилемму: вы хотите посетить множество мест, например, по делам в городе, и хотите сделать это наиболее эффективным образом. Эта проблема была решена бесчисленным множеством различных способов, как оптимально , так и эвристически . Вы спросите, что мы здесь делаем сегодня? Дело в том, что есть более одного места, где можно купить..
Линейная регрессия
Девяносто процентов данных в современном мире было создано только за последние два года. Каждый мог слышать приведенную выше статистику даже не раз. За последние несколько лет люди начали производить огромные объемы данных. С моей точки зрения, 21 век в будущем будет называться «веком взрыва данных» . Итак, что люди делают со всеми этими данными? Как они это понимают? Какая польза от такого большого количества данных? Математики и информатики обнаружили очень интересные..
Внедрение обучения с подкреплением с использованием процесса принятия решений Маркова [Учебное пособие]
Марковский процесс принятия решений , более известный как MDP , представляет собой подход к обучению с подкреплением для принятия решений в среде gridworld. Среда gridworld состоит из состояний в виде сеток. MDP пытается захватить мир в виде сетки, разделив его на состояния, действия, модели / модели перехода и награды. Решение для MDP называется политикой, и цель состоит в том, чтобы найти оптимальную политику для этой задачи MDP. Таким образом, любая задача обучения с..
Почему «ранняя остановка» работает как регуляризация?
При обучении наших моделей машинного обучения мы часто наблюдаем, что с моделью со значительной способностью к обучению ошибка обучения неуклонно уменьшается, но через несколько эпох ошибка проверки начинает увеличиваться. После каждой эпохи модель изучает данные и соответственно обновляет веса. Ошибка обучения и проверки уменьшается, пока наша модель обобщает входные данные. После нескольких итераций модель начинает запоминать данные, и даже если ошибка обучения уменьшается, ошибка..