ВышМат. Страница 9
364
@ViyshMat
Рассматриваются подробные решения задач по высшей математике ВУЗов, коледжей, матлабораторий, ШАД`а, МАДЕ и т.д), прикладные производственные задачи программирования и моделирования.
-
ВышМат
www.deepmind.com/blog/ex…vel-ways ИИ в математике набирает обороты, мы как то уже писали что в израильском университете технион предложили использовать ии для поиска новых теорем и систем диференциальных уравнений. Вот вам новиночка теперь уже про топологию. В работе упоминается и Сринивасса Рамануджан и Свинертон Даер и Берч. Что обьединяет их всех читаем статью. Спойлер они замахнулись на узлы в топологии, одной из ключевых фигур это как попытаться обьяснить что такое нуль. Вообщем круто. В чем плюс такого подхожа он позволяет проводить множество экспериментов прям налету. Очень хорошее подспорье для экспериментальной математики. -
ВышМат
Уважаемые, напоминаю, что есть еще один канал по кодингу, много полезностей, милости просим! https://t.me/DenoiseLAB -
ВышМат
🙏Давно хотел чтобы был канал с тяжелой и серьезной математикой, наконец-то я повернул в нужное и главное интересное мне русло, надеюсь вам тоже будет интересно. В целом я обожаю математику, и нравится ее рассматривать с разных сторон, с разных подходов и приближений. 👍Больше всего интересует всякий нестандарт, и нетривиальные решения. Между прочим это тренд в ШАДЕ, когда с ними общаешся и смотришь на их задачи, создается впечатление, что они всегда ищут новые необычные решения. Отсюда, кстати, и набор алгоритмов который надо знать, что бы туда залететь. Сразу скажу расслабься, они все гуглятся на изи )) 🔝Мягко говоря он всегда какой-то прям суперредкий, приходится порой прям копать и достаточно глубоко. Как праивло апеляция идет на алгоритмы оптимизации, примерно как на codeforce: если что вот ссыль где можно качнутся: https://codeforces.com -
Реклама
-
ВышМат
😂Читаю Ширяева А.Н. Стохастические задачи о разладке и понимаю одну вещь, что уж очень она завязана на early_stoping в нейронках. Как говорится оптимизируй тут, оптимизируй там, оптимизируй все и вся. 💪Теория вероятности с точки зрения оптимизации, зубодробильная вещь. Начинаешь читать и чувствуешь какой-то меджик, оптимизировать то что не факт наступит ))) Колдунство сплошное, но работает )) Затейная вещь, советую ознакомиться. 🍀 
-
ВышМат
Читаю Хатчера, курс топологии, никогда не думал, что топология окажется такой легкой для меня, более того, укладывающейся прям на лету, невероятно )) -
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Что такое поиск в ширину, BFS ? 😎Ответ: Поиск в ширину является один из графовых методов обхода. При наличии графа G = (V,E) и исходной вершины s, происходит систематический обход ребер G по всем вершинам, достижимым из s, попутно вычисляется расстояние от s до каждой вершины. Данный алгоритм работает как для ориентированных, так и для неориентированных графов. Пространственная и временная сложности алгоритма в худшем случае: O(|V|+|E|). 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Что такое распределение вероятностей ? 😎Ответ: Распределение вероятностей - описывает область значений случайной величины и соответсвующие вероятности появления этих значений. Функция распределения случайной велиичины удовлетворяет следующим свойствам: 1/ F(x) - неубывающая функция, 2/ при стремлении x к (-)бесконечности F(x) = 0, тогда как (+)бесконечности F(x) = 1, F(x) - непрерына справа. Функции распределения бывают дискретными, непрерывными и сингулярными. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят я запилил небольшой канальчик, с нейроартом, подписывайтесь. Такое приятное "залипалово" )) https://t.me/deepneuroart -
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Что такое алгоритм Динница и для чего он нужен ? 😎Ответ: Алгоритм Динница - это графовый алгоритм нахождения максимального потока в транспортной сети. Временная сложность алгоритма O(|V|^2|E|), где V - это колличество вершин, а E - это колличество ребер. Данный алгоритм позволяет получить оценку о псевдомаксимальном потоке. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Что таое распределение вероятностей и какие вы знаете распределения ? 😎Ответ: Распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и соответствующие вероятности появления этих значений. Виды распределений: 1/ Равномерное (непрерывное); 2/ Нормальное (гаусовское); 3/ Логнормальное; 4/ Гамма-распределение; 5/ Экспоненциальное; 6/ Лапласа; 7/ Коши; 8/ Бетта-распределение; 9/ Хи-квадрат; 10/ Стьюдента; 11/ Фишера; 12/ Рэлея; 13/ Вейбула; 14/ Логистическое; 15/ Вигнера; 16/ Парето. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят напоминаю у меня есть еще есть канал посвященный разработке https://t.me/DenoiseLAB, подписывайетсь буду рад !!! -
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Назовите плюсы и минусы метода опорных векторов? 😎Ответ: Плюсы: 1/ Они могут работать с большими пространствами признаков; 2/ SVM хорошо работают с полуструктурированными и неструктурированными данными; 3/ Они могут использовать концепцию фокуса ядра для решения любой сложной задачи. Минусы: 1/ SVM может быть сложно реализовать, если количество классов больше 2; 2/ SVM требуют много времени для обучения и чувствительны к шуму; 3/ Выбор хорошей функции ядра в SVM непрост и требует большого количества тестов; 4/ Такие гиперпараметры, как гамма и cost-C, нелегко точно настроить. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Назовите плюсы и минусы логистической регрессии ? 😎Ответ: Плюсы: 1/ Она не делает никаких предположений о распределении классов в пространстве признаков; 2/ Легко расширяется на несколько классов; 3/ Быстро обучается и очень быстро классифицирует неизвестные записи; 4/ Хорошая точность для многих простых наборов данных; 5/ Устойчивость к чрезмерной подгонке. Минусы: 1/ Не работает с непрерывными переменными; 2/ Если независимые переменные не коррелируют с целевой переменной, то логистическая регрессия не работает; 3/ Требуется большой объем выборки для получения стабильных результатов. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Знаком ли вам алгоритм Хопкрофта-Карпа, если да, то для чего он нужен ? 😎Ответ: Этот графовый алгоритм, принимающий на вход двудольный граф и возвращающий максимальное, по мощности паросочетани - произвольное множество ребер такое, что каждая вершина графа инцидентна не более чем одному ребру из этого множества. Время работы от O(|E|sqrt(|V|)) до O(|V|^2.5). Любое наибольшее паросочетание является максимальным. Обратное неверно. Плюсы: 1/ Алгоритм находит максимальное множество кратчайших увеличивающих путей; 2/ Имеет наилучшую асимптотику в худшем случае из всех известных алгоритмов для разреженных графов; Минусы: 1/ Время работы для случайного графа - линейное; 2/ Уступает по производительности BFS и DFS-стратегии по поиску увеличивающего пути; 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 🤔Вопрос: Что позволяет проверить одноранговый выборчный Критерий Уилкоксона ? 😎Ответ: Данный критерий позволяет проверить насколько отличается медиана выборки от предполагаемой величины. При этом, данный критерий позволяет ранжировать значения выборки, тем самым становясь более чувствительным к малым значениям в различиях выборок. Этот критерий проверяет нулевую гипотезу о том, как две связаные парные выборки относятся к одному и тому же распределению и так же показывает, является распределение разностей симметричным относительно нуля. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
Реклама
-
ВышМат
Тестирование новой фичи, что не давно появилась в телеге с донатами, никогда ими не пользовался, но так как канал имет образовательную и развлекательную направленность, почему бы нет )) -
ВышМат
Ребят всем привет!👋 При написании любой модели, всегда встает вопрос, где брать данные, а еще бы лучше именно размеченные. Вообщем, вот список где данные можно доставать: - UCI Machine Learning Repository; - https://data.world; - Kaggle; - https://data.gov; - https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php; - https://minzdrav.gov.ru/opendata; - https://opendata.mkrf.ru/opendata; - data.europa.eu/data/da…-prices1; - https://www.zillow.com/research/data/; - www.worldbank.org/en/rese…database; - https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.GROW; - data.worldbank.org/indicat…TP.KD.ZG; - https://www.cityscapes-dataset.com; - github.com/google-…bjectron; Ссылки: https://data.world/; mos.ru; 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 
-
ВышМат
Ребят всем привет!👋 Вопрос: У вас есть пропуски в данных, но вы работаете с градиентным бустингом типа XGBoost, LightGBM, CatBoost что будете делать с пропусками в таком случае? Ответ: Изначально, можно попытаться сделать так, что бы пропусков не было в данных, если это делать невозможно/трудно/забыл/не увидел/лень/а что это, то в целом можно "забить" на пропуски, так как данные модели и так хорошо работают с пропусками из коробки, то бишь заполнять ничего не надо. Вообще хорший подход заключается чтобы оценить пропуски их наличие колличество и почему они возникли. 💥Подписывайтесь на наш канал - поддержите нас, ставьте лайки! 🔥Если вы хотите нас поддержать можно сделать вклад в развитие нашей математической лаборатории: https://boosty.to/viyshmat 