Прежде чем дифференцировать MSE, сделайте ЭТО!

Описание: В этом кратком обзоре мы подробно разберём, как дифференцировать матричную форму потери MSE.
Вы увидите, почему квадрат 2-нормы становится скалярным произведением, как правила транспонирования упрощают выражение и как формы вектор–матрица–вектор всегда сводятся к скаляру.
Применив производную и приравняв её к нулю, мы получим оптимальное w.
Нажмите ниже, чтобы прочитать полную лекцию о выводе нормального уравнения и о том, почему мы в конечном итоге переходим к градиентному спуску.
==================================================================
Все анимации в этом видео были созданы с помощью ManimGL и ManimCE, библиотеки анимации с открытым исходным кодом, написанной на Python. Подробнее о проекте можно узнать здесь: https://github.com/3b1b/manim, https://github.com/manimCommunity/manim
manimCE: https://www.manim.community/

#MachineLearning #MSE #SSE #LinearRegression #AI ​​#manim#MLIntuition