Публикации по теме 'mathematics'


Что такое дисперсия и ее меры ?
Диапазон — это не что иное, как разница между максимальным значением и минимальным значением. Он говорит нам, в каком диапазоне лежит весь набор данных. Диапазон очень легко и просто рассчитать, но в то же время он слишком чувствителен к выбросам . R = max(набор данных) -min(набор данных) Дисперсия: Дисперсия — это мера разброса данных, это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее среднего значения. Теперь давайте попробуем понять интуитивно, не..
Хитрость ядра — Что это такое и почему это важно? + краткий ускоренный курс по SVM
Если вы занимались машинным обучением, вы могли случайно встретить слово «ядро». В библиотеке sklearn есть параметры для указания типа ядра, которое вы хотите использовать в некоторых классификаторах, таких как SVM (машины опорных векторов). Так что же такое ядро ​​и почему оно имеет значение? Ядро в контексте машинного обучения обычно относится к функции, которая может быть подключена к решающей функции классификатора и которая обращается к обучающим данным только через внутренние..
Трехдиагонализация разреженных нулевых матриц с векторами вращения
Оптимизация автономно самооптимизирующихся эвристических и неэвристических систем Синхронные динамически связанные нейронные рои частиц памяти виртуальной машины с произвольным доступом. Пользовательские электроэнцефалографически определяемые лексикодинамические диапазоны Карты нейрослучайного доступа с роями частиц, разработанными до узла (с внутриузловыми инжекторами-конструкторами). Тридиагональные разреженные нулевые матрицы геодезически-лексикализованные..
ДНК ИИ: история оптимизации
Абстрактный Мы использовали Kerbal Space Program для проверки метода оптимизации. В частности, в этой статье основное внимание уделяется вычислению приближения вектора стохастического градиента, которое лучше всего подходит для ситуаций с высоким уровнем шума и / или вычислительными затратами в функции оценки. Этот метод, называемый синтезом диполярного кристаллического градиента, использует метод обратного распространения, заимствованный у многоуровневых персептронов, для многомерного..
Последние достижения в сверточной графической сети (GCN)
Сеть свертки графов (GCN) приобрела популярность благодаря своей универсальности в решении глубоко взаимосвязанных реальных проблем. Если вам нужно быстро освежить в памяти GNN / GCN, следуйте здесь , прежде чем продолжить. В этом посте мы собираемся осветить некоторые достижения в архитектуре GCN, проще говоря… Таблица содержания: Строительные блоки GCN SAGEConv GINConv Сеть Graph Attention (GAT) Строительные блоки GCN GCN объединяет сверточный принцип более традиционной..
Проблема с полифитом и поливалом
Привет, я провел несколько ручных измерений частотной характеристики предварительного усилителя, и теперь я хочу сделать полифит, чтобы получить более плавное приближение (поскольку я измерил только некоторые ключевые точки, разрешение довольно неравномерно) FR, который Я делаю с полифитом. Но пока он возвращает мне НОЛЬ для всех полиномиальных коэффициентов! Я, вероятно, делаю очень простую ошибку. Это код (файл Amp.mat прилагается): %%Frequency Response Plot close all; clear all..
Полное введение в анализ временных рядов (с R): Алгоритм Дурбина-Левинсона
В прошлой статье мы видели, как можно найти форму наилучшего линейного предиктора для X_{n+h} , используя все предыдущие наблюдения до n имеет вид где коэффициенты удовлетворяют Мы также видели, что на практике очень сложно инвертировать гамма-матрицу слева. Поэтому мы хотели бы иметь способ найти коэффициенты без необходимости обращать матрицу вручную. Алгоритм Дубина-Левинсона Пусть {X_{t}} — стационарный временной ряд с нулевым средним, тогда для n=0,1,..,..