Градиентный спуск.Субградиент. Скорость обучения.Гиперпараметры.Линейная регрессия на python

Описание: 00:00:00 Введение в градиентный спуск
Градиентный спуск минимизирует ошибки, используя направление наибольшего роста функции.
00:01:47 Понятие "ленивый крейт"
"Ленивый крейт" уменьшает шаг, предотвращая прохождение минимума.
00:05:50 Применение "ленивого крейта" в Python
Используется для уменьшения шага и предотвращения локальных минимумов.
00:12:06 Алгоритм градиентного спуска
Цикл for выполняет итеративные шаги с настройкой шага.
00:14:09 Введение в ШАТ
ШАТ готовит востребованных специалистов для крупных компаний.
00:15:07 Гарантии и репутация
Ученики автора получают высокую репутацию и работу.
00:15:35 Обновление весов
Обновление весов демонстрируется через Python.
00:17:37 Переобучение и недообучение
Оптимизация помогает минимизировать ошибки без переобучения.
00:22:00 Оптимизация и минимизация ошибки
Автоматизация расчета коэффициентов для уменьшения ошибки.
00:25:08 Алгоритм градиентного спуска
Градиент используется для последовательного снижения ошибки.
00:25:54 Инициализация весов
Инициализируем веса для начала работы алгоритма.
00:26:53 Проведение линии
Инициализация весов помогает провести оптимальную линию.
00:29:21 Скорость обучения
Настраивается шаг обучения и критерии остановки.
00:31:40 Подготовка датафрейма
Создаем данные и предсказания для работы алгоритма.
00:35:18 Расчет ошибки
Считаем разницу между предсказанными и реальными значениями.
00:36:40 Понятие сугредиента
Сугредиент описывает поведение в точках с несколькими производными.
00:38:07 Пример функции с сугредиентом
Сугредиент определяет несколько касательных в одной точке.
00:40:32 Заключение и применение в машинном обучении
Сугредиент помогает в построении моделей без глубокой теории.
00:40:45 Итоги урока
Урок объяснил градиент, сугредиент и их роль в машинном обучении.

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV

🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov

🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD



💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d



Основные математические темы:

Линейная алгебра:

Векторы и матрицы

Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след)

Собственные значения и собственные векторы

Обратные матрицы

Разложения (QR-разложение, SVD-разложение)

Системы линейных уравнений

Математический анализ:

Пределы и непрерывность

Производные и частные производные

Градиенты и оптимизация

Интегралы

Оптимизация функций

Теорема о среднем значении

Многомерный анализ



Теория вероятностей:

Случайные величины

Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское)

Условная вероятность

Теорема Байеса

Законы больших чисел и центральная предельная теорема



Статистика:

Математическое ожидание, дисперсия

Статистические гипотезы и критерии

Регрессия и корреляция

Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов)

Анализ данных и визуализация

Описательная статистика

Интервальная оценка

Проверка гипотез

Регрессионный анализ

Теги:

Математика для машинного обучения,

Линейная алгебра в Data Science,

Математический анализ для машинного обучения,

Теория вероятностей и статистика,

Математика для анализа данных,

Векторы и матрицы,

Производные и градиенты,

Распределения вероятностей,

Регрессия и корреляция,

Машинное обучение,

Data Science обучение,

Математические основы ML,

Алгоритмы машинного обучения,

линейная алгебра для машинного обучения,

теория вероятностей в data science,

математический анализ в ML,

статистика для анализа данных,

data science с нуля,

машинное обучение для начинающих,

Python для data science,

R для анализа данных,

numpy, pandas, scikit-learn,

deep learning,

нейронные сети,

искусственный интеллект,



#математика #datascience #machinelearning

математика с нуля,

математика для дата сайнс,



математика для машинного обучения,



математика для чайников,

математика для начинающих,

математика для программистов,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,

учитель математики,

ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,

репетитор по математике для взрослых,

математика для заочников

математика для дата аналитика