การศึกษาเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้นครอบคลุมอยู่ในสาขาวิชาคณิตศาสตร์ที่เรียกว่าพีชคณิตเชิงเส้น รวมถึงระบบการแก้สมการเชิงเส้น การจัดการและการแปลงข้อมูล ตอนนี้เรามาดูองค์ประกอบทั้งหมดที่ประกอบด้วยพีชคณิตเชิงเส้น ตั้งแต่พื้นฐานที่สุดไปจนถึงองค์ประกอบที่ซับซ้อนที่สุด สเกลาร์ — ตัวเลขเดี่ยว เวกเตอร์ — อาร์เรย์ของตัวเลขแบบมิติเดียว เมทริกซ์ — อาร์เรย์สองมิติของตัวเลข เทนเซอร์ — มากกว่าอาร์เรย์สองมิติ ขณะนี้มีการดำเนินการประเภทต่างๆ..

วิธีเคอร์เนลได้รับความนิยมในแมชชีนเลิร์นนิงโดย "Support Vector Machine" ในปี 1995 วิธีเคอร์เนลและวิธีการเคอร์เนลอื่นๆ ได้รับความนิยมมานานสองทศวรรษ แต่ค่อยๆ ถูกครอบงำโดยโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก อย่างไรก็ตาม เมื่อเร็วๆ นี้ มีการค้นพบว่าโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกเป็นวิธีเคอร์เนลโดยประมาณซึ่งใช้เคอร์เนลที่เรียกว่า "เคอร์เนลแทนเจนต์ประสาท" การค้นพบนี้ทำให้มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมการฝึกฝนและลักษณะทั่วไปของโครงข่ายประสาทเทียม ในบทช่วยสอนแบบโต้ตอบนี้..

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าเว็บไซต์ต่างๆ ยังคงรู้ว่าคุณหมายถึงอะไร แม้ว่าคุณจะสะกดคำในแถบค้นหาแล้วก็ตาม หากเป็นเช่นนั้น บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ! เราจะพูดถึงแนวคิด คณิตศาสตร์ และตัวอย่างที่แนะนำทีละขั้นตอนของวิธีคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างคำต่างๆ ในเว็บไซต์ต่างๆ มากมายด้วยวิธีความคล้ายคลึงโคไซน์ และอย่ากังวลหากแนวคิดเรื่องตรีโกณมิติเพียงอย่างเดียวดูน่ากังวลสำหรับคุณในตอนนี้ งานชิ้นนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับสัญชาตญาณของแนวคิดที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ตั้งแต่ความหมายของโคไซน์ไปจนถึงตรรกะของดอทโปรดัค..

ความรู้พื้นฐาน พีชคณิตเชิงเส้น — ชุดเอาตัวรอดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง คู่มืออ้างอิงโดยย่อของแนวคิดที่พบบ่อยที่สุดพร้อมตัวอย่างใน NumPy พีชคณิตเชิงเส้นมักถูกมองว่าเป็น " คณิตศาสตร์ของข้อมูล " และเป็นหนึ่งในเสาหลักพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง อย่างไรก็ตาม มันเป็นทุ่งกว้างใหญ่ที่ต้องปกปิดและอันตรายจากการล้มลงหลุมกระต่ายเร็วเกินไป ในส่วนต่อไปนี้..

การแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้เมทริกซ์และ Python เมทริกซ์จะอยู่บนพื้นฐานของคณิตศาสตร์ทั้งหมดที่ใช้สำหรับ ML มาทำความเข้าใจว่าทำไมจึงเป็นเช่นนั้น และวิธีที่เมทริกซ์สามารถใช้เพื่อแก้ระบบสมการเชิงเส้นจากมุมมองของ 2 วิธีที่แตกต่างกัน ระบบสมการเชิงเส้นใน ML งานมาตรฐานที่วิธี ML แก้ไขโดยทั่วไปสามารถแสดงได้ดังนี้: เราจัดการกับชุดคุณลักษณะ โดยมี "ตาราง" ที่มีค่าคุณลักษณะและค่าเป้าหมายรวมกัน เรามีค่าเป้าหมายที่กำหนดไว้สำหรับชุดย่อยของข้อมูลที่เราสามารถใช้เพื่อเรียนรู้..