Discussione sull’articolo "Scienza dei dati e apprendimento automatico (Parte 03): Regressioni a matrice"
MetaQuotes:
Amo il tuo lavoro amico, ho imparato una tonnellata dai tuoi articoli non solo sulla codifica sia la matematica e il modo in cui ci spieghi le cose è grande!
È stato pubblicato il nuovo articolo Data Science e Machine Learning parte 03: Regressioni matriciali:
Autore: Omega J Msigwa
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Il nuovo articolo Scienza dei dati e apprendimento automatico (Parte 03): Regressioni a matrice è stato pubblicato:
Questa volta i nostri modelli sono realizzati da matrici, il che ci permette flessibilità e consente di creare modelli potenti che possono gestire non solo cinque variabili indipendenti ma anche molte variabili finché restiamo entro i limiti di calcolo di un computer, questo articolo sarà una lettura interessante, questo è sicuro.
Se prestaste attenzione ai due articoli precedenti noterete che il problema più grande che ho avuto è programmando i modelli che potrebbero gestire più variabili indipendenti, con questo intendo gestire dinamicamente più input perché quando si tratta di creare strategie ci accingiamo a trattare con centinaia di dati, quindi vogliamo essere sicuri che i nostri modelli riescano far fronte a questa esigenza.
Autore: Omega J Msigwa