Публикации по теме 'mathematics'


EM Алгоритм
Алгоритм EM (ожидание-максимизация) - это переход к алгоритму всякий раз, когда нам нужно выполнить оценку параметров со скрытыми переменными, например, в скрытых цепях Маркова. По какой-то причине это часто плохо объясняется, и студенты в конечном итоге не понимают, что именно мы максимизируем на E-шаге и M-шагах. Вот моя попытка (надеюсь) четкого и пошагового объяснения того, как именно работает алгоритм EM. Начнем с предположения, что у нас есть некоторые данные, X где Z..
Интуиция распределения Пуассона (и вывод)
Когда использовать распределение Пуассона Перед тем как установить параметр λ и подставить его в формулу, давайте сделаем паузу на секунду и зададим вопрос. Почему Пуассону пришлось изобрести распределение Пуассона? Почему существует этот дистрибутив (= зачем он это придумал)? Когда следует использовать Пуассон для моделирования? 1. Почему Пуассон изобрел распределение Пуассона? Чтобы спрогнозировать количество будущих событий! Более формально, предсказать вероятность..
Большие числа в JavaScript с math.js
64-битный тип Number в JavaScript вполне подходит для большинства целей, но если вам нужны очень большие числа или больше десятичных разрядов, чем он может представить, вам может прийти на помощь тип BigNumber из библиотеки math.js. В этой статье я покажу тип BigNumber в действии. Этот проект состоит из файла HTML, файла JavaScript и файла CSS, которые находятся в репозитории itHub . Я также включил минимизированную версию библиотеки math.js, math.min.js . Ограничения..
Линейная алгебра 101 - Часть 4
Это серия статей, направленных на понимание линейной алгебры. Я твердо убежден, что важно понимать основы и уравнения, прежде чем переходить к более сложным темам. Линейная алгебра - одна из тех основ, с которыми вам нужно хорошо знать. Думайте об этом как о, скажем,… программировании. Существует множество классных библиотек, и вы можете делать крутые вещи, просто копируя и вставляя их. Однако, если вы хотите сделать что-то действительно крутое, чего никто раньше не делал, вам нужно..
Условная вероятность стала простой
Условная вероятность была одной из самых сложных тем для меня, когда я был студентом, поэтому я подумал, что постараюсь упростить ее. Я подумал, что нет лучшего способа изучить условную вероятность, чем научить ее, используя то, что, я думаю, все мы любим… пиццу. Итак, почему вы должны заботиться об условной вероятности? Что ж, условная вероятность используется везде в машинном обучении. Допустим, мы хотим определить, является ли изображение кошкой собаки. Мы просто решаем, если P..
Машинное обучение необходимо для глубокого обучения
Обобщение, емкость, параметры, гиперпараметры и байесовская статистика В предыдущей статье мы немного коснулись обобщения. Машинное обучение необходимо для глубокого обучения Чтобы понять нейронные сети прямого распространения, вы должны хорошо разбираться в трюке с ядром. Ядро… todatascience.com В общем, эта статья познакомит со всеми темами, которые необходимы для понимания и ответа на вопрос: Какая связь между ошибкой..
Как бороться с этой ошибкой??
Модель сигнала поверхностной ЭМГ создается путем фильтрации белого гауссова шума с использованием формирующего фильтра H(f). этот фильтр имеет низкую частоту среза = 60 Гц и высокую частоту среза = 120 Гц. это мой код, но я не знаю, что делать с неопределенной функцией designfilt для входных аргументов типа char. clear all; subplot(322); load nnoise.m; plot(nnoise,'k'); % design shaping filter bpFilt = designfilt('bandpassfir',.....