Публикации по теме 'linear-algebra'
Линейная алгебра для науки о данных
Узнав о машинном обучении, контролируемом, неконтролируемом обучении и всех «соответствующих» алгоритмах для науки о данных, я узнал одну вещь, которую раньше не осознавал, и это также не является частью учебной программы некоторых начинающих специалистов по науке о данных. курсы — это необходимость линейной алгебры в самом начале развития науки о данных. На самом деле, математику, лежащую в основе алгоритмов, можно хорошо понять, если вы немного разбираетесь в линейной алгебре...
Изучение математики для машинного обучения и глубокого обучения
Хотя я выучил много математики во время получения степени инженера, я забыл большую часть этого к тому времени, когда захотел заняться машинным обучением. После того, как я закончил учебу, математика мне больше не нужна. Я много занимался веб-программированием, основанным на логике, и могу честно сказать, что с каждой системой со словом «Управление» в названии я терял треть своих математических знаний! Я запрограммировал расширения для систем управления обучением, систем управления..
Основы встраивания графиков
Вложения — это представления данных в векторном пространстве. С появлением глубокого обучения они стали де-факто этапом предварительной обработки в большинстве приложений машинного обучения. То же самое справедливо и для графиков. Нам нужно встроить вершины графов в низкоразмерное векторное пространство, прежде чем мы сможем использовать их в моделях глубокого обучения.
Например, простой задачей, которая часто выполняется на графах, является предсказание ссылок : это включает в себя..
L0 Norm, L1 Norm, L2 Norm и L-Infinity Norm
Прежде всего, что такое норма? В линейной алгебре норма означает общую длину всех векторов в пространстве.
Существуют разные способы измерения величины векторов, вот самые распространенные:
L0 Норма:
На самом деле это не норма. (См. Условия, которым должна удовлетворять норма здесь ). Соответствует общему количеству ненулевых элементов в векторе.
Например, L0-норма векторов (0,0) и (0,2) равна 1, потому что имеется только один ненулевой элемент.
Хорошим практическим..
Машинное обучение стало проще, серия – 2
Машинное обучение состоит из нескольких основных блоков, таких как:
1. Матрицы
2. Векторы
3. скаляр
4. Тензоры
5. Вероятность и статистика
6. Линейная алгебра
7. Исчисление
Матрицы:
Матрица — это представление набора чисел (или объектов), расположенных в строках.
и столбцы. Матрицы упрощают представление большего количества данных или отношений.
Приведенные выше матрицы на изображении 1 и 2 имеют размер 3x3 (3 строки x 3 столбца) и 2x3 (2 на 3, т.е. 2 строки и..
Приложение: линейная алгебра
Эти заметки предназначены для предоставления быстрого собрания теоретических определений, теорем и концепций линейной алгебры только в качестве справки и в качестве приложения к моей серии Полное введение в анализ временных рядов . Если вы ищете более полное руководство, прочтите Обзор линейной алгебры CS229 .
Группы
Поля
Векторы и матрицы
Векторные пространства
Главная..
Почему линейная алгебра важна для программирования
Причины могут поразить вас.
Несмотря на то, что линейная алгебра известна во многих случаях использования (особенно в статистике), программисты могут не знать причин изучать линейную алгебру. Здесь мы расскажем, почему нужно изучать линейную алгебру для программирования.
1-Games построены по принципу линейных и матричных преобразований.
Вы можете сказать, как программист: «Мне не нужно знать линейную алгебру, чтобы создать взламывающую игру. Все равно вычисления производятся на..
