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..