Теорема Байеса: Обновление вероятности с помощью «новых доказательств», основа ИИ и статистики
Tags
5 страниц
Машинное Обучение
Метод наименьших квадратов: Поиск 'линии наилучшего соответствия' для разбросанных данных с помощью линейной алгебры
Сингулярное разложение (SVD): разложение любой матрицы на вращения и масштабирование для сжатия данных и ИИ
Процесс Грама-Шмидта: алгоритм преобразования искаженных базисных векторов в аккуратные, взаимно ортогональные векторы
Собственные значения и собственные векторы: специальные векторы, которые не меняют направление при матричных преобразованиях, и их применение
