Публикации по теме linear-algebra

Публикации по теме 'linear-algebra'

Обзор векторной алгебры

Вектор – это величина, которая имеет не только направление, но и величину. Обычно это изображается стрелкой, указывающей направление (→), а ее длина показывает величину. Единичный вектор в направлении a задается как a^ Вектор положения точки P (x, y, z ) задается как OP = xi + yj + zk и его величина как | ОП | = sqrt(x² + y² + z²) , где O — исходная точка. Скалярные компоненты вектора — это его отношения направлений и представляют его проекции вдоль..

Матричная модель авторегрессии для прогнозирования многомерных временных рядов

Простая реализация Python с Numpy Процесс авторегрессии (AR) - это типичная и классическая модель анализа временных рядов, которая имеет широкое применение в природе, науке и экономике. AR может описывать определенные изменяющиеся во времени процессы с линейной зависимостью в одномерном временном ряду. Другой важный аналог AR - модель векторной авторегрессии (VAR), которая может описывать модели коэволюции многомерных временных рядов. В этом сообщении блога мы будем ввести модель..

Что такое линейная алгебра?

Многие объяснения, которые я вижу по теме линейной алгебры, как правило, сразу перескакивают на такие темы, как скалярные произведения, матрицы и векторы. Я также вижу, что многие люди обращаются к приложениям предмета в различных областях, таких как большие данные, компьютерная графика и машинное обучение. Я хотел сделать шаг назад, чтобы подробно объяснить, откуда именно взялось изучение линейной алгебры и как кто-то может самостоятельно вывести этот предмет с нуля. В этой статье не..

Векторы в Python

Обзор Мы увидим, как разыгрывается аспект книги* с нуля , когда мы реализуем несколько функций строительных блоков, которые помогут нам работать над определением евклидова расстояния в коде: примечание . Это глава 4, Линейная алгебра, книги Джоэла Груса «Наука о данных с нуля». Хотя мы не сразу видим его применение, мы можем ожидать, что евклидово расстояние будет использоваться для K ближайших соседей (классификация) или K-средних (кластеризация) для поиска k ближайших..

Регрессия методом наименьших квадратов

Регрессия методом наименьших квадратов Полное математическое руководство. Регрессия по методу наименьших квадратов - это стандартный метод, с которым должен быть знаком каждый. Мы мотивируем линейную модель с точки зрения теоремы Гаусса-Маркова , проводя различие между переопределенным и недоопределенным случаями. и примените регрессию OLS к набору данных о качестве вина. СОДЕРЖАНИЕ Линейная модель Теорема Гаусса-Маркова Недоопределенный и сверхдетерминированный..

Почему изучение линейной алгебры важно для машинного обучения и с чего начать

Линейная алгебра — это основа машинного обучения, от обозначений, используемых для описания алгоритмов, до реализации самих алгоритмов. Здесь мы объясняем важность линейной алгебры для машинного обучения. Что вы видите, когда смотрите на это изображение? Ну, это милая собака, играющая с мячом. Легко, верно? Это, казалось бы, очевидное наблюдение — непростая задача для компьютера. Как компьютер, который обрабатывает все в 0 и 1, даже сохраняет это изображение? Ответ — матрицы! ‍..

Визуализация матричного умножения четырьмя различными способами

Если вы изучаете теорию машинного обучения из любого учебника, держу пари, вы в какой-то момент запутались в умножении матриц. Очень плохо, когда кто-то не понимает или свято выполняет обычное умножение, чтобы понять внутреннюю логику между шагами. Следующие четыре способа, безусловно, помогут вам сократить усилия по изучению теории, связанной с умножением матриц: Далее следует матричное обозначение: 1. Отдельные строки/столбцы и матрицы Столбец AB = A x..