Блог Data Science

03.11.20 в 20:40

Data Science → Полезные материалы по Data Science

В некоторых случаях при работе с вектором необходимо знать размер вектора. В таких ситуациях помогают специальные функции, называемые нормами — Lⁿ.

0

7

Андрей Павленко

03.11.20 в 20:35

Математика для ИИ: операции с матрицами

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Из операций с матрицами можно выделить транспонирование, псевдоинверсию, преобразование в скаляр, умножение на вектор и умножение на обратную матрицу. Знание этих операций пригодится вам в контексте понимания принципов работы ИИ.

1

0

8

Андрей Павленко

15.07.20 в 09:44

Математика для ИИ: математическое ожидание, дисперсия и ковариация

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Математическое ожидание определяется в теории вероятностей в качестве среднего значения повторения некоторого события. Можно сказать, что ожидаемое значение функции f(x) над распределением вероятностей P(x) — это среднее значение f в случае, если x берётся из P.

1

0

19

Андрей Павленко

10.07.20 в 17:53

Математика для ИИ: базовые термины линейной алгебры

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Данная статья даст вам представление о базовых концепциях линейной алгебры — необходимых основах для всех, кто профессионально интересуется машинным обучением, искусственным интеллектом и нейронными сетями. Помните, что многие концепции, используемые в вышеописанных областях, основаны на математических принципах и были открыты более 50 лет назад.

1

0

22

Андрей Павленко

09.07.20 в 11:51

Математика для ИИ: случайные величины и распределение вероятностей

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Случайная величина — величина, случайно принимающая какое-либо значение из множества всевозможных значений. Также можно сказать, что это функция, конвертирующая результат какого-нибудь меняющегося процесса в числовое значение. Вот, как это обозначается в математике:

1

0

34

Андрей Павленко

26.06.20 в 14:10

Математика для ИИ: базовые термины теории вероятностей

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Когда речь идёт об ИИ, хаотичность и неопределённость проявляются во многих формах. И теория вероятностей предоставляет нам методы для работы с неопределённостью, а также используется для анализа частоты возникновения событий.

2

0

15

Андрей Павленко

23.06.20 в 15:05

Зачем знать математику в Data Science?

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Практические навыки в математике являются одним из основных требований к Middle-специалистам по Data Science. А если вы «джуниор», то умение применять математические знания на практике позволят вам быстрее продвинуться по карьерной лестнице в этойнепростой сфере.

1

0

7

Петр

06.05.20 в 11:16

Метод R/R

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Совместив вместе метод Херста и метод виртуальных объемов, вы сможете исследовать свойства особых фрактальных (R/R) функций, представляющих собой зависимости квадрата отношения размаха накопленного отклонения от среднего к размаху отклонения от среднего от времени наблюдения (объема выборки) N.

1

0

5

Петр

22.04.20 в 08:51

Нелинейность в анализе временных рядов

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Math_DS_Deep_28.4-5020-09d3f1.png

Структура современных временных рядов претерпела сильные изменения как в природе своего процесса, так и в характеристиках своего поведения. Современные временные ряды обладают рядом свойств, которые делают невозможным применение традиционных методов анализа.

0

7

Петр

17.12.19 в 15:25

Процессы с длинной памятью

Data Science → Полезные материалы по Data Science

Math_DS_26.12-5020-001233.png

Зависимость структуры ряда от времени играет ключевую роль при моделировании или анализе временных рядов с различным типом процесса. В задаче анализа временного ряда со сложной структурой часто применяются модели класса ARIMA(p,d,q), которые моделируют различные ситуации, встречающиеся при анализе стационарных и нестационарных рядов.

4

0

11