Публикации по теме 'mathematics'


Сигналы и системы —  Часть 1: введение
Это начало новой серии коротких статей, в которых мы собираемся пройтись по теории обработки сигналов. На этом пути будут рассмотрены и обсуждены концепции, математика и вычислительные методы. В проклятии времени эта тема будет пересекаться с алгоритмами машинного обучения и методами искусственного интеллекта. Пойдем! Краткое содержание Введение (определения) Сигналы — 1. Операции; 2. Энергия и мощность. Системы . Заключение Ссылки 1. Введение: связь между полями..
Распутывание математической интуиции, лежащей в основе машинного обучения
За последний год я провел много времени, размышляя над различными техническими и социальными аспектами передовых моделей машинного обучения. В частности, я попытался ответить на два основных вопроса. Во-первых, какова математическая интуиция, лежащая в основе различных архитектур глубокого обучения, которая позволяет им хорошо справляться со своими конкретными задачами? Во-вторых, как изменится жизнь людей, когда искусственный интеллект начнет имитировать человеческий интеллект, и,..
БПФ-способ получения производных
Численное дифференцирование спектральными методами В последней статье этой серии мы видели, как можно использовать ряды Фурье для дифференцирования, фактически не производя дифференцирования. Вместо этого метод Фурье заменяет дифференцирование умножением. В принципе, это здорово, но для всех практических вопросов подход, обсуждаемый в той статье, не…
Освоение основ статистики для науки о данных - от начального до продвинутого уровня - часть 3
Статистика  – это раздел математики, который занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением числовых данных. В науке о данных статистика используется для извлечения идей и значимой информации из больших объемов данных. В этой статье мы рассмотрим предварительную статистику. Если вы пропустили часть 1 и часть 2, вы можете найти ее здесь. Основы статистики для науки о данных — от основ до продвинутого уровня — часть 1 Основы статистики для науки о данных..
Вычислительная геометрия в Python
Ваша доза научного Python Если вы ищете хороший инструмент Python для вычислительной геометрии, обратите внимание на Shapely! Shapely — это мощный пакет Python, предназначенный для помощи в обработке и анализе геометрических объектов. С Shapely вы можете с легкостью создавать, манипулировать и анализировать двухмерные и трехмерные геометрические фигуры. От простых точек и линий до сложных многоугольников и мультиполигонов…
Введение в теорию графов, измерения центральности и NetworkX
Как составлять, понимать и рассчитывать свойства графиков Теория графов - это изучение графов, которые представляют собой математические структуры, используемые для моделирования парных отношений между объектами. Эти графы состоят из узлов (также называемых точками и вершинами), которые обычно представляют объект или человека, и ребер (также называемых линиями или связями), которые представляют отношения между узлами. Графики имеют множество применений в машинном обучении, поэтому в..
Введение в прикладную линейную алгебру: нормы и расстояния
Цель: эта статья представляет собой введение в векторные нормы, векторные расстояния и их применение в области науки о данных. Зачем вам это изучать. Векторные нормы и расстояния используются для описания атрибутов векторов и отношения различных векторов друг к другу. Он широко используется в методах машинного обучения, таких как кластеризация. Оглавление Что такое норма? Расстояние Примеры использования расстояния Кластеризация Что такое норма? Чтобы понять, что..