Публикации по теме linear-algebra

Публикации по теме 'linear-algebra'

Вектор особенности: кубик машинного обучения LEGO

Я родом из региона, известного своими пляжами и солнечной погодой. Но я родился с одной маленькой проблемой, они мне не нравятся! Для этого есть много причин, и за эти годы я нашел несколько пляжей, на которых я мог бы хоть немного насладиться. Итак, я рассмотрю эту проблему, чтобы проиллюстрировать, что именно Feature Vectors. «В машинном обучении и распознавании образов характеристика - это индивидуальное измеримое свойство или характеристика наблюдаемого явления». [Bishop, 2006], а..

Интуитивное понимание рандомизированного разложения по сингулярным числам

Реализация SVD на Python с рандомизированной линейной алгеброй Матричная декомпозиция - мощный инструмент для решения многих задач машинного обучения, который широко используется для сжатия данных, уменьшения размерности и обучения разреженности, и это лишь некоторые из них. Во многих случаях для аппроксимации матрицы данных структурой низкого ранга оптимальным выбором часто считается разложение по сингулярным значениям (SVD). Однако точный и эффективный SVD для больших матриц данных..

LINALG — Обратные матрицы, пространство столбцов и пустое пространство

Обратные матрицы, пространство столбцов и пустое пространство — 3BlueBrown Повторное представление уравнения Почему линейная алгебра важна? Потому что мы можем решить любую систему уравнений. Например, если у нас есть это: Мы можем переписать наши уравнения. Каждая переменная действует как скаляр для констант. Мы можем выкинуть все переменные слева, поставив константы справа. Это дает нам геометрическое представление уравнений. Теперь задачу можно упростить как..

Линейная алгебра в науке о данных:

Линейная алгебра в науке о данных: Праджакта грива Институт геоинформатики "Симбиоз" Обзор: Линейная алгебра является основой для широкого спектра методов и приложений науки о данных. Вот несколько примеров того, как линейная алгебра может помочь вам стать лучшим специалистом по данным. Эти приложения были разделены на множество категорий — базовое машинное обучение, уменьшение размерности, обработка естественного языка и компьютерное зрение — все это примеры базового..

Собственное разложение.

Многие математические объекты можно лучше понять, если разбить их на составные части или найти некоторые их свойства, которые являются универсальными и не обусловлены тем, как мы их представляем. Хорошим примером этой идеи может быть разложение целого числа на простые множители. Возьмем число 12, способ представления этого числа будет меняться в зависимости от того, запишем ли мы его в десятичной системе счисления или в двоичной, но всегда будет верно, что 12 = 2 x 2 x 3. Из этого мы..

LINALG — Собственные векторы и собственные значения

Собственные векторы и собственные значения + Быстрый прием для вычисления собственных значений — 3Blue1Brown Определение Собственные векторы: вектор, который при работе с данным оператором дает скалярное число, кратное самому себе. Собственные значения: специальный набор скалярных значений, которые представляют, насколько собственные векторы были растянуты или сжаты во время некоторого линейного преобразования. Обратите внимание, что собственные значения могут быть отрицательными...

Зачем минимизировать ||w|| Максимизирует ширину поля в линейных SVM

Предположим, у нас есть линейно-разделимый обучающий набор данных с помеченными точками данных, принадлежащими одному из двух классов: Красный и Синий . Простой классификатор можно построить, найдя гиперплоскость, которая разделяет набор данных на две стороны со всеми экземплярами класса Красный на одной стороне и всеми экземплярами класса Синий на другой. На этой идее основан линейный SVM-классификатор с жесткими границами с одним важным дополнением: поле вокруг плоскости..