Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия:

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

Если вы обратили внимание на две предыдущие статьи, то наверняка заметите, что большая проблема, с которой я столкнулся, — это программирование моделей, которые могут обрабатывать больше независимых переменных. Здесь я имею в виду динамическую обработку большего количества входных данных, потому что при создании стратегий мы имеем дело с сотнями данных. Именно поэтому нужно быть уверенным, что модели справятся с этим требованием. 

Матрица

Если вы пропустили уроки математики, матрица представляет собой прямоугольный массив или таблицу чисел или других математических объектов, расположенных в строках и столбцах, которые используются для представления математического объекта или свойства такого объекта.

Например: 

То, как мы читаем матрицы, это строки х колонки. Выше это матрица 2x3, что означает, что в ней 2 строки и 3 столбца.

Несомненно матрицы играют огромную роль в том, как современные компьютеры обрабатывают информацию и вычисляют большие числа. Основная причина заключается в том, что данные в матрице хранятся в виде массива, который компьютеры могут читать и обрабатывать. Итак, давайте посмотрим на их применение в машинном обучении.  

Автор: Omega J Msigwa