Публикации по теме 'math'


Моя интуиция в изучении собственных значений и собственных векторов…
Одним из самых больших препятствий в изучении линейной алгебры было овладение этой интуицией. Собственные значения и собственные векторы - одна из тех вещей, которые появляются в миллионе мест, потому что они очень полезны, но чтобы распознать, где они могут быть полезны, вам понадобится интуиция относительно того, что они делают. Собственные векторы - это «оси» преобразования, представленного матрицей. Представьте, что вращается глобус (вселенная векторов): каждое место обращено в новом..
Почему мы не можем прогнозировать экстремальные значения / «выбросы»?
Полностью отсутствует статистика по пушам, чтобы быть как можно лучше. Как трейдеры мы понимаем, что может произойти единичный редкий случай изменения стоимости акции в течение дня на 40%. Мы также по какой-то причине удовлетворены тем, что полностью согласны с тем фактом, что это «выброс». Я считаю, что в статистике мы совершенно не смогли ответить на вопрос «как мы это прогнозируем», если мы хотим, чтобы наука и статистика были лучшими и мы думаем, что математика может ответить на..
Почему LaMDA на самом деле не обладает разумом
Современной науки о «чувстве» не хватает! LaMDA расшифровывается как Языковая модель для диалоговых приложений . Это революционная технология Google, нацеленная на свободное и открытое общение. Другими словами, это современная система чат-ботов (подробнее об этом позже).
Статистический анализ Python: руководство по выявлению и обработке выбросов
Добро пожаловать в этот учебник по обнаружению, построению графиков и обработке выбросов с помощью Python. В этом уроке мы начнем с обсуждения того, что такое выбросы и почему они важны. Затем мы рассмотрим методы обнаружения выбросов, включая графический метод и статистические тесты. Как только мы определили выбросы в наших данных, мы изучим различные подходы к их обработке, такие как их удаление или замена. На протяжении всего руководства мы будем использовать практические примеры и..
Итак, что именно происходит в умножении матриц?
понять смысл матричного умножения и его применения к глубокому обучению, а также почему вы должны изучать линейную алгебру Если вам не нравится макет Medium, вот версия с открытым текстом Markdown. https://hirasawakinko.github.io/chika_home/toward_science/So%20What%20Exactly%20is%20happenig%20in%20Matrix%20Multiplication/ Умножение матриц в линейной алгебре, пожалуй, самая жуткая и загадочная математическая функция в мире. Вы можете найти это в любом учебнике, они отстой, ни..
Понимание обобщенных аддитивных моделей (GAM) для регрессии с математикой
Понимание базовых функций, сплайнов, функций сглаживания, а также Расширение семейства регрессионных моделей, обобщенные аддитивные модели, также известные как GAM, являются одними из самых мощных моделей, которые могут буквально смоделировать любую проблему регрессии! И я серьезно об этом Вы, должно быть, работали с линейной регрессией или, может быть, даже с полиномиальной регрессией, но, честно говоря, даже вы знаете, что ни одно распределение нельзя смоделировать полностью с..
Исследование сложной взаимосвязи между KL-дивергенцией и двоичной кросс-энтропией
Введение В мире машинного и глубокого обучения понимание математических основ различных алгоритмов и функций потерь имеет решающее значение. Два таких понятия, которые часто встречаются, — это КЛ-дивергенция (дивергенция Кульбака-Лейблера) и двоичная кросс-энтропия (BCE), часто используемые в таких задачах, как классификация, оценка вероятности и теория информации. В этом блоге мы углубимся в глубокую связь между этими двумя, казалось бы, разными показателями и исследуем, как они..