Публикации по теме 'vector'
Машины опорных векторов и ядра
Машины опорных векторов и ядра
Это седьмая часть серии, над которой я работаю, в которой мы обсудим и определим вводные алгоритмы и концепции машинного обучения. В самом конце этой статьи вы найдете все предыдущие части серии. Я предлагаю вам прочитать их по порядку. Просто потому, что я представляю там некоторые концепции, которые являются ключом к пониманию понятий, обсуждаемых в этой статье, и я буду к ним возвращаться неоднократно.
Сегодня мы рассмотрим наш последний алгоритм..
Математические основы машинного обучения: тензоры, скалярные тензоры, векторы и векторы…
Ранее я описал линейную алгебру , в том числе привел примеры системы линейных уравнений и то, как мы можем решать их графически или алгебраически.
Теперь давайте начнем с фундаментального строительного блока линейной алгебры для абсолютно любого машинного обучения, т. е. с тензоров .
Так что же такое тензоры? В некоторых местах мы слышим о тензорах, связанных с машинным обучением, и это даже от имени TensorFlow, одной из самых популярных библиотек для машинного обучения.
"Тензоры —..
Разделение векторов на массив заголовков и хвостовой вектор
Введение
Векторы — это фундаментальные математические объекты, используемые в различных областях, таких как математика, информатика и анализ данных. Они представляют собой массивы элементов, которые содержат ценную информацию. Однако в определенных ситуациях возникает необходимость разделить эти векторы на отдельные части для лучшего анализа и обработки. В этой статье мы рассмотрим концепцию разделения векторов на массив заголовков и хвостовой вектор и углубимся в его приложения...
Почему «линейная алгебра» - это круто ??
Линейная алгебра для машинного обучения, как мука для выпечки: каждая модель машинного обучения основана на линейной алгебре, так как каждый торт основан на муке (но модель ML - это не только Линейная алгебра, им тоже нужны исчисления, вероятности и оптимизация).
ПОЧЕМУ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА ??
Линейная алгебра за счет использования матриц и векторов позволяет нам выполнять большое количество вычислений более эффективным способом, используя более простой код с помощью библиотеки..
Рисование векторной графики с Джулией может быть потрясающим
Краткое руководство по Luxor.jl, основному пакету для статической векторной графики.
Мы все очень привыкли рисовать пакеты, но время от времени хотим создавать визуализации, требующие большей свободы. В таком случае лучше сразу перейти к векторной графике. Это область, в которой люди, как правило, менее опытны, и не всегда ясно, какой пакет использовать.
Пакеты векторной графики
Когда дело доходит до векторной графики, вы, вероятно, слышали название Cairo , поскольку это,..
Многомерный ряд Тейлора
В этом посте описывается многомерное расширение функции и ее использование в машинном обучении.
Ряд Тейлора функции f, – это представление функции в виде бесконечного ряда, в котором используются только производные в одной точке. Это представление ряда работает для функций с хорошим поведением — это упражнения в реальном математическом анализе, чтобы показать, когда и почему.
Для большинства задач, возникающих в машинном обучении, задействованные функции работают хорошо, и нам..
Введение в векторные нормы
Векторные вычисления важны либо напрямую, либо как метод, который вносит небольшие изменения в алгоритм обучения, чтобы модель лучше обобщала.
Векторы используются во всей области машинного обучения при формулировании алгоритмов и процессов для достижения оптимальной целевой переменной (y) после обучения алгоритма.
Что такое векторная норма?
Операции с векторной матрицей часто требуют, чтобы вы вычислили длину (или размер) вектора. В двумерном пространстве длина вектора определяется..
