WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'linear-algebra'


Кажется, это требует некоторого обновления.
Кажется, это требует некоторого обновления. Распределительный: A(B+C) = AB + AC Более того, Вы упомянули умножение (*), но пример дан со сложением (+)

Обнаружение определителя матрицы
Основы Обнаружение определителя матрицы Разблокировка ключевого элемента собственного разложения В линейной алгебре есть концепции, которые легко понять с первого раза. Вероятно, потому что их приложения и варианты использования относительно очевидны, а концепции несколько осязаемы. Однако концепция матричного детерминанта сделала для меня полную противоположность — я был скорее сбит с толку, чем просветлен. Мое замешательство в основном было связано с тем, что у меня резко..

Математика для машинного обучения и искусственного интеллекта
Хотя машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более и более доступными, знание математики, лежащей в основе алгоритмов, делает вас лучшим практиком. У многих людей есть боязнь математики, которая отпугивает их от математических знаний в этой области. В этом посте мы собрали книги, которые помогут вам преодолеть боязнь математики и изучить математику в достаточном количестве, чтобы понять и оценить математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта...

Уменьшение размерности с использованием нулевого пространства
Введение Мы знаем, что для системы линейных уравнений, в которой количество уравнений меньше числа переменных, должно быть бесконечное число решений. И что количество свободных переменных должно быть равно количеству переменных минус количество уравнений. Но как мы можем использовать этот факт? Например, для задачи оптимизации с ограничениями линейного равенства можно было бы надеяться использовать ограничения для уменьшения количества переменных. А затем иметь возможность..

Линейная алгебра для науки о данных — Векторы
Основные векторные концепции, используемые в науке о данных и машинном обучении Прочитав эту статью, читатель должен усвоить следующее: Определение векторов Выполнение сложения и вычитания векторов Выполните скалярное умножение векторов

Система линейных уравнений
для двух и трех переменных Эта статья обобщает мои заметки, основанные на концепциях и методах первой недели курса deeplearning.ai Линейная алгебра для машинного обучения и науки о данных Луиса Серрано . Кроме того, я включил другие определения и иллюстрации из других источников. Что такое линейное уравнение? Уравнение, переменные которого можно умножать на скаляры и/или числа, добавлять/вычитать его переменные и добавлять/вычитать к ним константы. В математике система..

Векторы и линейные преобразования
линейная алгебра для нейронной сети с одним персептроном Эта история суммирует мои заметки, основанные на концепциях и методах третьей недели курса deeplearning.ai Линейная алгебра для машинного обучения и науки о данных Луиса Серрано . Кроме того, я включил другие определения и иллюстрации из других источников. Вы можете просмотреть историю Решение системы линейных уравнений для связанных понятий и определений. Векторы — это стрелки на плоскости или в многомерном..

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]