Во многих алгоритмах машинного обучения, в том числе в нейронных сетях, нам постоянно приходится иметь дело со взвешенной суммой или, иначе, линейной комбинацией компонент входного вектора. А в чём смысл получаемого скалярного значения? В статье попробуем ответить на этот вопрос с примерами, формулами, а также множеством иллюстраций и кода на Python, чтобы вы могли легко всё воспроизвести и поставить свои собственные эксперименты. Читать дальше →
Недавно я помогал вести курс по линейной алгебре, который организовали Тай-Даная Брэдли и Джек Хидари. Одним из вопросов, который периодически возникал у слушателей курса, был вопрос о том, почему программистов должна заботить тема линейной комбинации векторов. Если кто не знает о том, что это такое — поясню. Предположим, имеются векторы . Их линейной комбинацией называется выражение вида , представляющее собой сумму произведений векторов на коэффициенты . Читать дальше →
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
Постановка задачи Рассмотрим задачу аппроксимации комбинации прямых линий по набору зашумленных координат точек, находящихся на данной комбинации линий (см. Рис. 1 и Рис. 2). Обычная формула линейной аппроксимации здесь не подойдет, так как точки перемешаны и результат будет некая усредненная линия между ними (см. Рис. 3). Рис. 1 Комбинация линий и зашумленный набор координат Читать дальше →