Публикации по теме linear-algebra

Публикации по теме 'linear-algebra'

Совместное встраивание, двойное пространство и почему это важно

В прошлый четверг я посетил встречу, организованную моей компанией. Один из докладов посвящен методам встраивания, используемым в Twitter. Подобно word2vec, твиты и пользователей можно представить в виде векторов. В случае word2vec представление слов обучается так, чтобы слово можно было предсказать по окружающим его словам (в случае CBOW ). Для твитов и пользователей можно использовать действия пользователей над твитами (лайк/ретвит/комментарий) для обучения встраиванию. В частности,..

II. Анализ этого «Обязательно к прочтению» по математике в ML

30 минут со мной. Так ли уж важно все это знать? Ресурс сегодня: https://www.cis.upenn.edu/~jean/math-deep.pdf И тебе привет! Давайте снова сосредоточимся на этом ресурсе на 30 минут. В последней статье я, по сути, прошел через первую главу этой тяжелой онлайн-книги. Причина, по которой я это сделал, заключается в том, что я несколько раз видел, как эта книга была обязательна к прочтению в машинном обучении. Общий вывод из прошлого раза заключается в том, что нам..

Простые линейные модели для устранения размытия изображения

В чем проблема размывания изображения? Как построить несколько простых линейных моделей для устранения размытия изображения? Устранение размытости изображения имеет основополагающее значение для того, чтобы сделать изображения четкими и полезными. При удалении размытия изображения мы стремимся восстановить исходное и четкое изображение, используя определенную математическую модель процесса размытия. К сожалению, похоже, нет никакой надежды точно восстановить исходное изображение!..

ML From Scratch Part 02 — Подробная линейная и полиномиальная регрессия

Линейная регрессия — это простой алгоритм машинного обучения, но также это ступенька в океан машинного обучения и глубокого обучения. Это связано с алгоритмом градиентного спуска (который является частью линейной регрессии), который является важным алгоритмом оптимизации в глубоком обучении. Это вторая часть моей серии ML From Scratch , ML From Scratch Part 01 — K-Nearest Neighbor (KNN) Реализация KNN с использованием Python. medium.com..

Не беспокойтесь об этом (часть 1): линейная алгебра

Добро пожаловать в серию «Не беспокойтесь об этом», в которой мы разбираем математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов науки о данных и машинного обучения. Несмотря на то, что у нас есть мощные инструменты для создания систем машинного обучения, крайне важно понимать их базовую математику. В этой первой главе мы погрузимся в мир линейной алгебры . Когда я поступил в колледж, линейная алгебра была моим камнем преткновения, и такие понятия, как векторные пространства..

Некоторые вещи, которые я узнал о трехмерной математике и общих источниках путаницы

Я ни в коем случае не эксперт в математике, но, работая с линейной алгеброй и математикой в трехмерных пространствах в течение многих лет, я думаю, что было бы полезно поделиться некоторыми вещами, которые я узнал, и некоторыми общими источниками путаницы, когда дело доходит до работа в трехмерном пространстве. По крайней мере, я могу дать некоторое представление о работе с 3D-математикой в качестве разработчика игр или игровых движков. Стандарты Алгебра связана с правилами, которые..

Что такое One Hot Encoding в линейной алгебре

Одно горячее кодирование Иногда вы работаете с категориальными данными в машинном обучении. Возможно, метки классов для задач классификации или, возможно, категориальные входные переменные. Обычно категориальные переменные кодируют, чтобы упростить работу с ними и их изучение с помощью некоторых методов. Популярным кодированием категориальных переменных является одно горячее кодирование. Одно горячее кодирование — это создание таблицы для представления переменной с одним столбцом для..