Формулировка простых и двойственных уравнений для SVM Основная интуиция Прежде чем мы сможем понять алгоритм, мы должны понять некоторые интересные свойства скалярного произведения двух векторов. Для заданных x, y ∈ Rn скалярное произведение определяется формулой <x,y> = x_{1}y_{1} + x_{2}y_{2}….. + x_{n}y_{n} Если мы находимся в евклидовом пространстве и у нас есть линия L, проходящая через начало координат, то ω — единичный вектор, перпендикулярный L (нормаль к линии)...

Каким был бы ваш подход к регуляризации, если бы вы были человеком, который ее придумал? Вы не можете связать разные концепции, которые мы обычно видим, изучая регуляризацию? Возможно, из-за того, что мы узнаем об этом изолированно, или из-за отсутствия общих инструментов, необходимых для взлома. Если вы первооткрыватель наизусть и любите читать, пролистайте эту статью/рассказ и убедитесь, что ваши точки соприкосновения. Статья разбита на две части, в первой части мы сосредоточимся на..

В машинном обучении градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для нахождения значений параметров (θ) функции (f), которая минимизирует функцию стоимости (J(θ)). Прежде чем перейти к алгоритму градиентного спуска, давайте рассмотрим некоторые основные термины, упомянутые в приведенном выше определении. Во-первых, давайте попробуем разобраться в таких терминах, как производная первого порядка, дифференцируемая функция, градиент, выпуклость и глобальный минимум ...

Градиентный спуск 101: Основы градиентного спуска Предполагая, что у вас есть предварительные знания о функции потерь и функции затрат и о разнице между ними. Вы должны знать, что когда вы обучаете свою модель машинного обучения, мы пытаемся минимизировать стоимость, и вы делаете это с помощью градиентного спуска. «Машинное обучение по своей сути — это проблема оптимизации» Кажется, я где-то на Quora читал эту строчку. Любая функция (с любым количеством параметров/переменных), если..