Публикации по теме 'mathematics'


Основные понятия линейного преобразования
Никогда нельзя недооценивать важность математики в сценариях реальной жизни. Будь то кодирование ключей, криптология с использованием Современной алгебры или расчет ВВП через ОДУ. Вам когда-нибудь приходилось сталкиваться с этим, как можно легко рассчитать почасовую заработную плату рабочих или 3D, 2D-моделирование или создание моделей машинного обучения.. Что ж, я ненавижу портить вам удовольствие. Давайте сегодня изучим основные понятия линейного преобразования. Я намерен обсудить..
Мышление программирования: раскрытие силы логического мышления
Всю свою жизнь я всегда испытывал глубокую любовь к математике. Изящество уравнений, красота узоров и удовлетворение от решения сложных задач всегда очаровывали меня. Неудивительно, что мой путь в программирование предоставил мне платформу, на которой я смог направить свою страсть к логике и математике. Пребывание в технологическом пространстве было поучительным путешествием, наполненным моментами триумфа и моментами замешательства. По мере того, как я продолжаю погружаться в мир..
Могу ли я использовать PCA для выбора функций?
Устранение распространенных заблуждений Введение Анализ главных компонентов (PCA) - это метод уменьшения количества функций, часто используемый в задачах кластеризации. Возникает вопрос: можем ли мы использовать PCA в задачах классификации? Является ли PCA лекарством от проклятия размерности? PCA для классификации Это ловушка: мы не должны использовать PCA в задачах классификации. PCA найдет наиболее точное представление данных в пространстве меньшей размерности. Однако..
Простая линейная регрессия — Математическая интуиция и реализация Python
Содержание: 1. Что такое линейная регрессия 2. Математика простой и множественной линейной регрессии 3. Показатели производительности 4. Реализация Python 5. Ссылки 1. Что такое линейная регрессия Линейная регрессия — это контролируемая модель машинного обучения, в которой модель находит наиболее подходящую линейную линию между независимой и зависимой переменной для прогнозирования желаемых значений. Два типа линейной регрессии: 1. Простая линейная регрессия, 2. Множественная..
Внедрение математики из документов по глубокому обучению в эффективный код PyTorch: SimCLR Contrastive Loss
Обучение внедрению сложных математических формул в документах по глубокому обучению в эффективный код PyTorch за 3 шага. Введение Один из лучших способов углубить ваше понимание математики, лежащей в основе моделей глубокого обучения и функций потерь, а также отличный способ улучшить свои навыки PyTorch — это привыкнуть к самостоятельной реализации документов по глубокому обучению. Книги и сообщения в блогах могут помочь вам начать кодирование и изучить основы ML/DL, но изучив..
Визуализация преобразования Фурье с помощью MATLAB: Часть — 1
Я изучал некоторые основы робототехники и имел дело с планарным манипулятором, затем вспомнил, что есть несколько крутых представлений для анимированных визуализаций с преобразованием Фурье, затем решил сделать одно с помощью Matlab, так как с ним мало примеров. . Серия визуализаций с преобразованием Фурье будет состоять из двух частей.
Нейронные сети — Больше, чем просто шумиха: как теорема универсального приближения подтверждает нейронные…
На данный момент было бы абсурдно ставить под сомнение эффективность нейронных сетей. Одни только эмпирические данные кажутся достаточно убедительными, чтобы предположить их необузданную силу в достижении выдающихся результатов в самых разных задачах. При всем этом успехе мы можем спросить, чего не может сделать нейронная сеть?!? Нет, а если серьезно, что они не могут сделать? То, что именно делает нейронная сеть, может сильно различаться в зависимости от того, кого вы спрашиваете...