Публикации по теме 'mathematics'


Понимание деревьев решений в машинном обучении (CART)  — Часть 2: Кодирование с нуля с использованием NumPy
Сначала я собирался сделать это в виде серии блогов (как и в случае с моими блогами о нейронных сетях ), но решил, что лучше обучать этому с помощью видео. . . так я и сделал. Это часть 2, где я создаю алгоритм CART для решения набора данных о диабете Пима . Я предлагаю вам следовать вместе! ССЫЛКА: https://www.youtube.com/watch?v=TDkZev5xjfg or Посмотреть Часть 1 здесь (изображение для заголовка)
Неразгаданное: гипотеза Римана
Гипотеза Римана — это гипотеза в математике, которая предполагает, что каждый нетривиальный нуль дзета-функции Римана, функции, которая кодирует распределение простых чисел, лежит на критической линии 1/2. Впервые она была предложена математиком Бернхардом Риманом в статье, опубликованной в 1859 году, и до сих пор остается одной из самых известных нерешенных проблем математики. Дзета-функция Римана определяется как: ζ(s) = ∑n=1∞ 1/n^s где s — комплексное число. Ряд представляет..
Функциональные размышления с Julia Language — Часть I
Изучение функционального программирования с Джулией Julia считается динамически типизированным языком общего назначения, который поддерживает несколько парадигм программирования. Строго говоря, Джулия хоть и не является языком функционального программирования (ФП), но поддерживает его. Итак, что такое «чистый» функциональный язык программирования? Это языки, спроектированные так, чтобы иметь математические функции, использующие условные выражения и рекурсию для выполнения..
Совершенствуйте свои навыки работы с данными с помощью NumPy: алгебраическое чудо  —  Часть 1
Неделя 7. Блог 14. Раскрытие возможностей алгебры NumPy для мастеров работы с данными Привет, читатели! В быстро меняющемся мире науки о данных и машинного обучения крайне важно иметь прочную фундаментальную основу. В этой части мы рассмотрим возможности и универсальность NumPy, фундаментальной библиотеки для числовых вычислений на Python. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим освоить мир науки о данных, или опытным практиком, стремящимся отточить свои навыки, эта..
Математика для информатики [Математические понедельники]
С акцентом на машинное обучение Хорошего понедельника, мои дорогие, Многие из вас спрашивают меня о том, какие математические темы очень важны для машинного обучения. Особенно после того, как вы увидели, сколько денег зарабатывают инженеры Data/ML в ведущих компаниях. К счастью для вас, я уже подробно освещал эту тему на своем канале YouTube. Так что просто дайте ему часы. Видео будет связано ниже. Как насчет тех из вас, кто не увлекается машинным обучением? Смотрите видео не..
Контролировать или не контролировать? Контролируемое и неконтролируемое обучение
"Машинное обучение" Контролировать или не контролировать? Контролируемое и неконтролируемое обучение Объяснение основных различий между обучением с учителем и обучением без учителя. Когда я начал изучать Data Science и Machine Learning, первое, что я обнаружил, - это различные типы обучения и связанные с ними алгоритмы. В области машинного обучения существует три основных типа обучения: контролируемое, неконтролируемое и подкрепление . Однако контролируемое и неконтролируемое..
В этой книге, даже если вы никогда раньше не изучали машинное обучение, вы сможете быстро его освоить.
В этой книге, даже если вы никогда раньше не изучали машинное обучение, вы сможете быстро его освоить. Вы узнаете об OpenAI Gym, используемом в проектах обучения с подкреплением, с несколькими примерами обучающей платформы, предоставляемой из коробки. Machine Learning Math — это книга, которую большинство читателей захотят иметь, когда начинают изучать машинное обучение. Эта книга является справочной, к ней можно постоянно возвращаться, поэтому она подходит для новичков. Книга..