I
чтобы доказать, что если сумма всех этих коэфициентов при w равна единице, то w равно у, мы отсюда вот начали плясать. от того равно ли количество категориальных признаков при onehot encoding количеству признаков или минус один
Size: a a a
2020 May 29
AT
окей, спасибо за обьяснение
I
блин, я уже сам запутался:)
ТЯ
Всем доброе ночи!
Вопрос такой. Насколько вообще стоит или не стоит обращаться с просьбой проверить задание? Если меньше недели осталось, то стоит ли здесь писать?
Ссылка ниже, прошу проверить.
https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/9trAmqBfEeqEQw6rLGzUsw
Вопрос такой. Насколько вообще стоит или не стоит обращаться с просьбой проверить задание? Если меньше недели осталось, то стоит ли здесь писать?
Ссылка ниже, прошу проверить.
https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/9trAmqBfEeqEQw6rLGzUsw
K
чем 0 не константа?
Тем, что сдвиг мы больше не можем регулировать. Ясное дело, что его может не быть, но по дефолту когда мы говорим о линейной модели, мы говорим об уравнении вида y = w0 + w1x1 + ... + wnxn + epsilon
P
Ну по дефолту под линейной моделью мы все ж подразумеваем модель с константой
Ну я имел ввиду что 0 это такая же константа как и любое другое число на действительной оси в уравнении модели
K
Ну я имел ввиду что 0 это такая же константа как и любое другое число на действительной оси в уравнении модели
Ок. Поправлю себя: «с ненулевым смещением»
PK
Тем, что сдвиг мы больше не можем регулировать. Ясное дело, что его может не быть, но по дефолту когда мы говорим о линейной модели, мы говорим об уравнении вида y = w0 + w1x1 + ... + wnxn + epsilon
И epsilon и w0? Это разве не одно и тоже подразумевается ?
AO
Нет ж
А
Всем доброе ночи!
Вопрос такой. Насколько вообще стоит или не стоит обращаться с просьбой проверить задание? Если меньше недели осталось, то стоит ли здесь писать?
Ссылка ниже, прошу проверить.
https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/9trAmqBfEeqEQw6rLGzUsw
Вопрос такой. Насколько вообще стоит или не стоит обращаться с просьбой проверить задание? Если меньше недели осталось, то стоит ли здесь писать?
Ссылка ниже, прошу проверить.
https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/9trAmqBfEeqEQw6rLGzUsw
Проверил.
K
И epsilon и w0? Это разве не одно и тоже подразумевается ?
Нет, это разные вещи. То, что я написал — истинный вид зависимости, который мы предполагаем.
А y_hat = w0_hat + w1_hat*x1 + ... + wn_hat*xn — это уже та Модель, которую мы строим
А y_hat = w0_hat + w1_hat*x1 + ... + wn_hat*xn — это уже та Модель, которую мы строим
PK
Нет, это разные вещи. То, что я написал — истинный вид зависимости, который мы предполагаем.
А y_hat = w0_hat + w1_hat*x1 + ... + wn_hat*xn — это уже та Модель, которую мы строим
А y_hat = w0_hat + w1_hat*x1 + ... + wn_hat*xn — это уже та Модель, которую мы строим
Аа понял спасибо
PK
Eplison это случайное отклонение на каждом элементе ?
K
Eplison это случайное отклонение на каждом элементе ?
Да. Шум
А
Dmitry Yudaev
Будьте здоровы, господа!
Проверьте, пож-та, C2W2:
https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/peer/kfDUX/linieinaia-rieghriessiia-pierieobuchieniie-i-rieghuliarizatsiia/review/SRVXQp6hEeqx6Q7M20k6cQ
Благодарю!
Проверьте, пож-та, C2W2:
https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/peer/kfDUX/linieinaia-rieghriessiia-pierieobuchieniie-i-rieghuliarizatsiia/review/SRVXQp6hEeqx6Q7M20k6cQ
Благодарю!
V
Eplison это случайное отклонение на каждом элементе ?
И его мат ожидание = 0
VA
#C6W6 отток клиентов. Если кто-то делал экономическое обоснование модели, можете помочь? Уже третий день не понимаю как посчитать экономический эффект. Подходящих формул для этого найти не могу. И понять, как это нужно сделать правильно тоже не получается 😫
AB
туплю чет, не подскажите?
есть матрица из 22 строк, есть массив характеристик косинусное расстояние от первой строки до следующих. тоже 22 элемента, как найти в массиве номера второго и третьего минимума?
есть матрица из 22 строк, есть массив характеристик косинусное расстояние от первой строки до следующих. тоже 22 элемента, как найти в массиве номера второго и третьего минимума?
V
Andre Bolkonskiy
туплю чет, не подскажите?
есть матрица из 22 строк, есть массив характеристик косинусное расстояние от первой строки до следующих. тоже 22 элемента, как найти в массиве номера второго и третьего минимума?
есть матрица из 22 строк, есть массив характеристик косинусное расстояние от первой строки до следующих. тоже 22 элемента, как найти в массиве номера второго и третьего минимума?
Второй и третий элемент отсортированного списка из 22 элементов