Публикации по теме 'mathematics'
Линейная регрессия с Python
Начнем с простой задачи: мы предполагаем, что у нас есть небольшой набор данных с ценами на жилье для определенного района города, база данных содержит два поля, размер дома и его цену (РАЗМЕР, ЦЕНА), и я хотел бы Чтобы узнать цену дома определенного размера, проблема в том, что у меня нет такого размера в моем наборе данных, что мне делать?
Мы уже знаем из заголовка, что решение представляет собой линейную регрессию, но для более простого объяснения я собрал небольшой набор данных,..
B-метод, безопасный подход к программному обеспечению
Однажды у меня была дискуссия о безопасности в цикле разработки программного обеспечения нашего проекта с коллегой. Потом я вспомнил тему, над которой работал в старые времена, которая была мне очень интересна. Поскольку я большой поклонник математики, я очень хорошо это помнил, речь шла о создании оценщика предикатов для инструмента, используемого в B-методе.
Тогда в Б или не в Б? Давайте погрузимся в Б-метод вместе.
Что это может быть?
Б-метод — это не получение нектара из..
Математическая интуиция, лежащая в основе градиентного спуска
Математический вывод правила обновления в Gradient Descent - самом популярном алгоритме оптимизации в машинном обучении и глубоком обучении.
Градиентный спуск - это итеративный алгоритм оптимизации для поиска минимума функции, наиболее часто используемый в машинном обучении и глубоком обучении.
Вступление
Если вы когда-либо видели или слышали термин «градиентный спуск» в своей жизни, вы наверняка сталкивались со следующим уравнением:
И следующий график:
В приведенном выше..
Минимальное количество вызовов функций для создания целевого массива с помощью Python и Javascript
С решениями Python и Javascript: решение проблемы со средним литкодом
Понимание проблемы
Минимальное количество вызовов функций для создания целевого массива — средняя задача в leetcode, надеюсь, вы внимательно прочитали задачу и попытались ее решить. Эта задача требует, чтобы вы выполнили наименьшее количество операций, которые вы можете выполнить, чтобы добраться до нужного массива. Теперь вопрос, как мы можем выполнять такие операции, чтобы подсчитать его числа, чтобы достичь..
Статистическая теория принятия решений
Платформа для машинного обучения
В этом посте мы обсудим некоторую теорию, которая обеспечивает основу для разработки моделей машинного обучения.
Давайте начнем!
Если мы рассмотрим случайный вектор ввода с действительными значениями X и случайный вектор вывода с действительными значениями Y , цель состоит в том, чтобы найти функцию f ( X ) для прогнозирования значения Y. Для этого требуется функция потерь, L ( Y , f ( X )). Эта функция позволяет нам наказывать ошибки в..
Логарифм и математический хак
Всех нас объединяет то, что мы, люди, верим в инновации, применяя хаки (так называемые «джугаад» на хинди) для достижения цели, которую трудно достичь другим способом. Люди вложили колеса, люди открыли огонь и так далее.
Я собираюсь продемонстрировать одно из важных свойств логарифма — выражать очень большие числа через меньшие числа. Чтоб упростить расчеты.
Это математическое свойство логарифма было использовано в основе одного из самых современных алгоритмов НЛП под названием «TFIDF»...
Введение в статистические методы в AI
Статья стремится представить краткую и четкую информацию о различных статистических методах в AI.
Статистическое обучение - это набор инструментов для понимания данных. Эти инструменты можно разделить на два класса: обучение с учителем и обучение без учителя. Как правило, контролируемое обучение относится к прогнозированию или оценке выходных данных на основе одного или нескольких входных данных. С другой стороны, обучение без учителя обеспечивает связь или находит закономерность в..
