Изучение векторов, матриц и линейных преобразований рассматривается в области математики, известной как линейная алгебра. Он включает в себя решение системы линейных уравнений, манипулирование и преобразование данных. Давайте теперь пройдемся по всем элементам, из которых состоит линейная алгебра, от самых простых до самых сложных. Скаляр — отдельные числа. Вектор — одномерный массив чисел. Матрица — двумерный массив чисел. Тензор — больше, чем двумерный массив чисел...

Метод ядра был популяризирован в машинном обучении с помощью машины опорных векторов в 1995 году. Он и другие подходы с ядром пользовались популярностью в течение двух десятилетий, но постепенно были вытеснены глубокими нейронными сетями. Однако совсем недавно было обнаружено, что глубокие нейронные сети - это приблизительно методы ядра, которые используют ядро, называемое Neural Tangent Kernel . Это открытие сделало возможным более глубокое понимание обучающего и обобщающего..

Вы когда-нибудь задумывались, как веб-сайты все еще знают, что вы имеете в виду, даже когда вы вырезаете написание слова в строке поиска? Если да, то эта статья для вас! Мы обсудим концепцию, математику и пошаговый пример того, как сходство между словами рассчитывается на многих веб-сайтах с помощью метода косинусного сходства. И не волнуйтесь, если простая концепция тригонометрии кажется вам сейчас пугающей. Эта часть проведет вас через интуицию каждой соответствующей концепции, от..

Основы Линейная алгебра — набор выживания для машинного обучения Краткое справочное руководство по наиболее распространенным понятиям с примерами в NumPy. Линейную алгебру часто называют « математикой данных » и одним из фундаментальных столпов машинного обучения. Тем не менее, это обширное поле для охвата, и оно таит в себе опасность слишком быстрого падения в кроличью нору. В следующих разделах мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных концепций линейной алгебры,..

Решение систем линейных уравнений с использованием матриц и Python Матрицы остаются основой всей математики, используемой для машинного обучения. Давайте разберемся, почему это так и как можно использовать матрицы для решения систем линейных уравнений с точки зрения двух разных методов. Системы линейных уравнений в ML Стандартную задачу, которую решают методы ML, можно представить в виде: Мы имеем дело с набором функций, имея «таблицу» со значениями функций и комбинациями..