Публикации по теме 'math'


(Очень короткое) визуальное введение в градиентный спуск (с кодом)
Градиентный спуск — один из наиболее часто используемых алгоритмов оптимизации в машинном и глубоком обучении. Это метод нахождения минимума функции. Мы начинаем со случайной точки на функции и движемся в отрицательном направлении градиента функции, чтобы достичь минимума. Понимание градиентов Прежде чем мы углубимся в градиентный спуск, нам сначала нужно понять, что такое градиент. Проще говоря, градиент — это вектор, указывающий в направлении наибольшей скорости увеличения функции, а..
Как по-настоящему понять философию логической статистики?
В основе выводной статистики есть дыра! Философия логической статистики не является предметом повседневных дискуссий. Но она лежит в основе каждого статистически значимого исследования или эксперимента, которые происходят/произошли в научном мире. Итак, стоит углубиться в эту тему и…
Подсчет тигров на глобальном математическом конкурсе Alibaba 2022 года
Вероятностный вопрос  с Глобального математического конкурса Alibaba 2022 г. Конкурс Хотите выиграть 40 000 долларов США? Это призовой фонд, присужденный каждому из четырех золотых медалистов Глобального математического конкурса Alibaba 2022 года. Отборочный тур конкурса открыт для всех желающих. Однако я должен предупредить вас, что медалисты, как правило, являются профессиональными математиками и / или бывшими медалистами IMO!
Как оптимизировать решето Эратосфена в C
В моей предыдущей статье Как оптимизировать решето Эратосфена использование битового массива — эффективный способ повысить эффективность решета. Однако эта структура данных доступна только в некоторых языках, таких как C++, Java и C# . В этой статье будет показано, как повторно реализовать битовый массив и применить его к решету Эратосфена в C .
Write Up — ежедневная проблема кодирования (14)
Небоскребы на горизонте Добро пожаловать с еще одной проблемой, чтобы решить! Сегодня мы имеем дело с быстрой, но очень хорошей задачей, которая будет включать в себя главный город, несколько зданий и закат! Как всегда, перед началом два оговорки: Эти задачи предоставляет замечательный информационный бюллетень Daily Coding Problem, подписаться на который можно здесь . Проверьте это и попробуйте решить свои проблемы тоже! Я не опытный программист: просто парень, который любит..
Составная и условная вероятности
Устранение путаницы Сложная вероятность P(A∩B) Вероятность того, что 2 события произойдут вместе (или последовательно). Eg Вероятность выпадения правильной монеты ¹⁄₂ = 50%. Вероятность подбрасывания двух одинаковых монет равна ¹⁄₂ × ¹⁄₂ = ¹⁄₄ ​= 25% (это также можно прочитать как 50% от 50%) P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B) Для 2 монет выборочное пространство будет равно 4 {HH, HT, TH, TT}, если первая монета равна H, то остальные результаты равны 2 {HT, HH}. Это означает, что первое..
Алгоритм наивного байесовского классификатора в машинном обучении и Python.
→ НАИВНЫЙ БАЙЕВСКИЙ КАЛСИФИКАТОР, в основном это комбинация теоремы Байеса и наивного предположения о том, что два события будут независимыми, хотя это не так, но наивное предположение значительно упрощает математику. Что такое теорема Байеса (условная вероятность)?→ → Условная вероятность события A — это вероятность того, что событие произойдет, зная, что событие B уже произошло. Теперь формула: - P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) где, P(A|B): - Вероятность того, что A..