В этом уроке мы рассмотрим теорию о том, как работает градиентный спуск и как его реализовать в Python. Затем мы реализуем пакетный и стохастический градиентный спуск, чтобы минимизировать среднеквадратичные функции ошибок.
Автор: Mehreen Saeed
В этой статье мы рассмотрим теорию корреляции Пирсона, а также примеры сильных положительных и отрицательных корреляций, используя Python, Numpy и Matplotlib.
Введение в оценку плотности ядра с помощью scikit-learn. Примеры использования различных параметров ядра и полосы пропускания для оптимизации.