Imo, sane gravis non sum. Oportet autem esse terminum secundum quod simpliciorem esse subiectum. Sed ad primos gradus, praecipuas notiones intelligens et cito "ingrediens" locum, gratum esse potest. Discutiemus quomodo recte hanc materiam nominemus (optiones: "Machina discendi dummies", "analysis a diapers", "Algorithms pro parvulis"), in fine.
Ad punctum. Plures programmata applicationis scripsit in MS Excel pro visualizatione et repraesentatione processus visualis qui in variis machinae methodis discendi analyzingque data occurrunt. Visio est credere, tamen, sicut ferunt culturae baiuli, quae maxime his modis explicavit (obiter, non omnes. Plurimum "support vector machinae" seu SVM, machina vectoris adinventio est. compatriotus noster Vladimir Vapnik, Moscoviae Institutum Management. 1963, obiter! Nunc autem docet et operatur in USA).
Tres files ad recensionem
1. K significat pampineis
Problemata huius generis ad "disciplinam supervisam" referuntur, cum in praecognitis aliquot categoriis praecognitis notationes initiales dividere necesse est, sed nullum numerum "recte responsionis" habemus, eas ex ipsa notitia extrahere debemus. . Fundamentale problema classicum de speciebus florum iridis inveniendi (Ronald Fisher, 1936!), quod consideratur primum signum huius cognitionis, huius naturae est.
Modus est admodum simplex. Copiam obiecti habemus vectorem (sets of N numbers). In irisi hii sunt quaternarii numeri qui florem designant: longitudo et latitudo loborum exteriorum et interiorum perigonii respective (.). Solet metrica Cartesiana eligitur distantia, seu mensura propinquitatis inter res.
Deinceps centra racemorum passim (vel non passim, vide infra), et distantiae ab objecto ad botrum centra computantur. Unumquodque objectum ad datum iterationis gradum designatum est quod ad centrum arctissimum pertinens. Deinde cuiusvis botri centrum transfertur ad medium arithmeticum coordinatarum membrorum (per analogiam cum physica, vocatur etiam "centrum massae"), et iteratur processus.
Processus celeriter convenit. In picturis in duas dimensiones sic spectat:
1. Coepi temere distributio punctorum in plano et numero botri
2. botrum speciei centra et puncta ad eorum clusters
3. Coordinatas centra botri transferentes, affiliationem punctorum recalculando donec centra stabiliant. Trajectoria botri centrum movens ad ultimam positionem suam visibile est.
Quovis tempore, centra nova botri (sine novo punctorum distributione generare) potes et videre processum partitionem non semper ambiguum esse. Mathematice, hoc significat ad munus optimized (summa distantiarum quadratarum a punctis ad centra botri) non globalem, sed minimam localem invenimus. Difficultas haec evinci potest vel per electionem glomerorum initialium non temere, vel centra possibilium enumerando (interdum commodum est eas exacte ponere in uno punctorum, saltem cautio est ne inanis evadamus. racemis). Ceterum finitus semper infimum habet.
(Noli oblivisci ut tortor auxilium. Lima lustratam virus)
Descriptio methodi on Wikipedia -
2. Approximatio per polynomias et notitia naufragii. retraining
Insignis scientist et popularis notitiarum scientiarum K.V. Vorontsov breviter describit machinam methodi discendi sicut "scientiam curvarum per puncta trahendi." In hoc exemplo, exemplum inveniemus in notitiis quadratis minimis methodi utendi.
Artificium dividendi fons notitiae in "disciplinam" et "potestatem" ostenditur, ac talis phaenomenon sicut retentum, vel "re-adjusting" cum notitia. Recta approximatione, certum errorem in notitia disciplinae habebimus et paulo maiorem errorem in dicione data. Si non recte, in certa commensuratione provenit in notitia disciplinae et ingens error in notitia probata.
(Notum est enim per N puncta unam curvam N-1 gradus haurire posse, et hic methodus in casu generali optatum exitum non dat. )
1. constitue initialem distributionem
2. puncta in disciplinam et imperium dividimus in ratione 70 ad 30.
3. Accedens curvam per puncta disciplinae trahimus, videmus errorem, quem in dicione data
4. Curvam accuratam per puncta disciplina trahimus, et errorem monstrosum videmus in data potestate (et nulla in notitia disciplinae, sed quid punctum?).
Exhibetur, sane, optio simplicissima cum una divisione in copiarum "instructura" et "potestatis", in generali casu, hoc pluries fit optima commensuratio coefficientium.
Admitte utentis ad rectam operationem
3. Gradienti descensus et dynamicus erroris mutationis
Causa dimensiva erit 4 et regressio linearis. Regressio linearis coefficientium gradatim determinabitur utendo methodo descensu gradiente, initio omnes coefficientes nullae sunt. A graphe separato demonstrat dynamicos erroris reductiones sicut coefficientes magis ac verius adaptantur. Possibile est omnes quattuor 2 dimensiones proiectiones inspicere.
Si gradum descensum nimis magnum posueris, omni tempore minimum transiliemus et ad exitum perveniemus in pluribus gradibus, quamvis in fine adhuc perveniemus (nisi etiam gradum descensum differamus. multum - tunc algorithmus "in ligones" ibit). Et graph erroris secundum iterationis gradum non erit lenis, sed "jerky".
1. Generate data, pone gradum descensus gradientis
2. Recta lectio descensus gradatim, aequaliter et celeriter minimum attingimus
3. Si gradus descensus gradialis perperam electus est, maximum cludimus, error graphi est "jerky", concursus maiorem numerum graduum accipit.
ΠΈ
4. Si descensum gradatim omnino perperam eligimus, a minimum recedit
(Ad reproducendum processum utens gradus descensus gradientis valores in picturis demonstrati, reprehendo "relationem datam" archa).
Secundum observantiam communitatis, talis est simplex simplicitas et modus materiam acceptabilem exhibendi? Estne dignum articulum in Anglicum transferre?
Source: www.habr.com