Публикации по теме 'mathematics'
Неравенство Дженсена (часть I): доказательство
Представьте, что вы фотограф и пытаетесь сфотографировать красивый пейзаж. Вы хотите захватить всю сцену, но ваша камера может сфокусироваться только на одной части за раз. Итак, вы делаете несколько снимков, каждый из которых фокусируется на разных частях пейзажа.
Теперь вы хотите создать единую картинку, представляющую весь пейзаж. Один из способов сделать это — взять средневзвешенное значение изображений. Вы придаете большее значение изображениям, которые представляют наиболее..
[Резюме книги] Математика для машинного обучения (1/#)
[Резюме книги] Математика для машинного обучения (1/#)
Это краткое изложение книги Математика для машинного обучения .
Книга состоит из двух частей: «Математические основы и основные проблемы машинного обучения».
Первая часть включает семь глав, как показано ниже.
1. Введение и мотивация 2. Линейная алгебра 3. Аналитическая геометрия 4. Матричные разложения 5. Векторное исчисление 6. Вероятность и распределения 7. Непрерывная оптимизация
В этом посте будет рассмотрен первый..
Введение в метод Хорнера
В этом посте я хотел бы обсудить метод Хорнера , который значительно упростил мне жизнь с устрашающими на вид многочленами. По сути, это метод, который можно использовать для довольно быстрого приближения корней многочлена . Когда у вас есть это в своем арсенале, вы можете разложить многочлены более высокой степени на множители за секунды и без каких-либо усилий.
Для объяснения этого метода я буду использовать многочлен:
F(x) = 2x⁴–20x³+70x²–100x+48
Из наших предыдущих знаний о..
Распределение в статистике!
Распределение вероятностей
В статистике распределение вероятностей — это математическая функция, которая сообщает вам, как распределяются ваши данные, какова вероятность возникновения каждого события, то есть всех возможных результатов эксперимента.
Давайте посмотрим на один пример, чтобы понять это,
Que. Какова вероятность всех возможных исходов при бросании костей?
Здесь мы знаем, что все возможные результаты броска игральной кости — 1, 2, 3, 4, 5, 6. Тогда вероятность..
6 лучших книг для изучения математики для науки о данных и машинного обучения
Создавайте прочные математические основы в качестве специалиста по данным из этих книг
Не секрет, что прочная математическая база имеет решающее значение для успеха в таких областях, как наука о данных и машинное обучение. Эти дисциплины в значительной степени опираются на статистический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и другие математические концепции.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим войти в мир науки о данных и машинного обучения, или опытным…
Как развивается исчисление Редже, часть 2 (теоретическая физика)
Исчисление площади Редже и прерывистые показатели ( arXiv )
Автор: Крис Уэйнрайт , Рут М. Уильямс
Аннотация: принятие площадей треугольников в качестве независимых переменных в теории исчисления Редже может привести к неоднозначности длин ребер, которые можно интерпретировать как разрывы в метрике. Мы строим решения исчисления площадей Редже, используя триангулированную решетку, и обнаруживаем, что на пространственноподобной гиперповерхности такой разрыв возникнуть не может...
Запутанность и ее роль в квантовых вычислениях
Запутанность — это фундаментальная концепция квантовой механики, которая с момента ее открытия в 1930-х годах привлекала как ученых, так и общественность. Это относится к явлению, при котором две или более квантовых частицы могут коррелировать таким образом, что их состояния неразрывно связаны, независимо от расстояния между ними. Эта корреляция сильнее любой классической корреляции и описывается математической концепцией, известной как квантовое состояние.
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
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..