Публикации по теме 'mathematics'


Умные способы оценить ценность PI.
В мире математики существует бесконечное количество способов оценить значение PI. В этой статье я не хочу показывать вам, ребята, какие способы это сделать. Способ 1: Использование случайных точек Чтобы понять этот алгоритм, давайте посмотрим на этот график: У нас есть круг, вписанный внутрь квадрата. Уравнение окружности можно записать так: Это означает, что для любой точки P(x,y), если уравнение выполняется, точка попадет внутрь круга. Наша оценка начинается с..
Нелегко быть зеленым
Пример разработки, управляемой тестами и типами В статье в примерах кода используется Kotlin и его тестовая библиотека Kotest. Задание Одна из моих любимых задач живого кодирования, вероятно, следующая: Создайте случайный цвет, который не является зеленым. Мне нравится задача, так как она открыта для интерпретации и требует много разъяснений — как описать цвет? что такое случайный цвет? когда цвет не зеленый? Это задание позволяет нам увидеть мыслительный процесс кандидатов..
Кульбак Лейблер (KL) Дивергенция с примерами (часть I): энтропия
В области теории информации одним из фундаментальных понятий является измерение информации и неопределенности. Теория информации обеспечивает основу для количественной оценки и понимания количества информации, содержащейся в сообщении или наборе данных. Он имеет приложения в различных областях, включая статистику, машинное обучение и сжатие данных. В основе теории информации лежит концепция энтропии, которая измеряет неопределенность или случайность в наборе данных. Энтропия..
Понимание выбора подмножества NumPy и арифметических операций на уровне матрицы
Учебное пособие с примерами выбора подмножества NumPy и арифметических операций на уровне матрицы. Выбор подмножества В библиотеке Python NumPy мы имеем дело с объектами многомерного массива, и в случае, если нам нужно выбрать определенную часть объекта массива, нам нужно знать правила: Синтаксис: array_name[row_selection,column_selection] array_name[row_Start:row_Stop,column_Start:column_Stop] Чтобы лучше понять выбор подмножества, мы рассмотрим концепцию с помощью..
Идея спектральной кластеризации
Машинное обучение в основном включает в себя 3 типа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Среди них неконтролируемое обучение является наиболее эффективным, поскольку оно помогает находить неизвестные закономерности в данных и намного быстрее и дешевле по сравнению с контролируемым обучением. В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя имеет в качестве входных данных только наблюдаемые функции, поэтому модель не может быть обучена, и..
Какое наибольшее беззнаковое число в байте
Для любого, кто изучает двоичный код, возникает некоторая путаница, которая сбивает с толку большинство людей, включая меня в прошлом. Обратите внимание на следующее. Вы хотите узнать наибольшее беззнаковое число, которое может поместиться в байт. Итак, вы подумаете: 2^8 = 256 Это 256 ты говоришь! Неправильный. Это 255 . Давайте проверим это с помощью элементарной математики. Наибольшее значение, которое может уместиться в 8 бит (1 байт): 11111111 … выполните сложение: 128 +..
Машины опорных векторов, иллюстрированные
Интуиция и математика, лежащие в основе опорных векторных машин вступление Машины опорных векторов - это класс методов в науке о данных, который имел большую популярность в сообществе специалистов по науке о данных. Они в основном используются в задачах классификации и очень хорошо работают, когда доступно мало обучающих данных. К сожалению, в последнее время о SVM почти забыли из-за огромной популярности глубокого обучения. Но я считаю, что это инструмент, который каждый..