Свързани публикации 'mathematics'
Средна абсолютна грешка: Основно въведение
Тази статия е основно въведение в MAE (средна абсолютна грешка). Средна абсолютна грешка е размерът на грешката във вашето измерване. Това е абсолютната разлика между измерената стойност и „истинската“ стойност. Много е важно да намерите MAE, докато разработвате всеки модел за машинно обучение.
В тази статия ще дам пример за MAE и използването му в машинното обучение.
Нуждата от MAE:- Помислете, че прогнозираме продажната цена на къща. Реалната продажна цена на тази къща е 300K...
функция (hereWeGo) {
функция (hereWeGo) {
Мразя да призная колко пъти съм изтривал и пренаписвал това в изречение. Изглежда, че има толкова много неща, за които мога да говоря, само за да се досетя и да променя всичко. Може би отпечатъкът, който мога да оставя, е да съм искрен с начина, по който искам да представя нещата тук и да не се тревожа за техническите аспекти на програмирането. Или може би основната цел е да го фалшифицирате, докато не успеете. Това е нещо, в което винаги съм бил добър, само за да..
Алгоритми за оптимизация в Deep Learning
AdaGrad, RMSProp, Gradient Descent with Momentum & Adam Optimizer демистифицирани
В тази статия ще ви представя най-сложните оптимизационни алгоритми в Deep Learning, които позволяват на невронните мрежи да учат по-бързо и да постигат по-добра производителност.
Тези алгоритми са Stochastic Gradient Descent с Momentum, AdaGrad, RMSProp и Adam Optimizer.
Първоначално публикувано на https://www.deeplearning-academy.com .
Ако сте харесали статията и искате да споделите мислите..
Факторният проблем на Джулия
Преди около седмица усъвършенствах статистическия модул от пакета Lathe , когато се натъкнах на нещо, което според мен е много интересно и нелепо „нещо“ в езика Julia. Julia е език за програмиране, добре известен със своята статистическа мощ и ефективност при решаване на сложни проблеми с машинно обучение за миг на око. Имайки предвид репутацията на Джулия, това прави проблема, с който се сблъсках, още по-интересен.
Биномиално разпределение
Биномиалното разпределение е страхотно..
Гледката на един физик за машинното обучение: Термодинамиката на машинното обучение
Сложните системи са повсеместни в природата и физиците постигнаха голям успех, използвайки термодинамиката за изследване на тези системи. Машинното обучение може да бъде много сложно, така че можем ли да използваме термодинамиката, за да го разберем?
Като теоретичен физик, превърнал се в учен по данни, хората често ме питат колко подходящо е академичното ми обучение. Въпреки че е вярно, че способността ми да изчислявам взаимодействията на частиците и да разбирам структурите на нашата..
Какво е Data Science и защо е толкова голяма работа?
От Spencer Karp и Sameer Tirumala
Какво си мислите или виждате, когато погледнете този набор от данни?
Вероятно просто маса от числа и низове на екрана ви. Картината става още по-неясна, когато разберете, че има още около 70 колони и общо 1400 реда в този набор от данни. Освен ако не можете да четете данни като компютър, няма да получите много от него. Без модели, без приложение в реалния свят, нищо от това. Но има толкова много информация, която можем да извлечем от..
По-бърз математически набор в Jupyter: Матрици
Част 4 от моята поредица за програмиране за пакета Python swiftex за писане на математика в Jupyter. Това е толкова бързо, колкото с молив и хартия.
За предишната част следвайте тази връзка .
В моята скорошна статия „Числени производни направени правилно“ използвах следната формула, като първоначално я написах в LaTeX. Ако сте използвали LaTeX преди, тогава знаете колко е досадно да пишете такива изрази. И ако искате да го редактирате, трябва да започнете отначало, защото..
