Градиентный спуск.Линейная регрессия.Машинное обучение.Анализ данных.Программирование на Python

00:00:00 Введение в градиент

• Объяснение важности правильного использования знаков в формулах.

• Пример с формулой y - y, где нужно использовать формулу y = y + b.

• Важность понимания, как работает градиент функции.

00:01:16 Погружение в тему градиента

• Объяснение, что в 21 веке не нужно вычислять производные вручную.

• Важность написания уравнения и оставления вычислений компьютеру.

• Пример с подстановкой формулы вместо y.

00:02:14 Работа со скобками

• Объяснение необходимости использования скобок для правильного знака.

• Пример с подстановкой переменной в формулу.

• Важность правильного использования скобок для корректного знака.

00:03:57 Понимание градиента

• Объяснение, почему используется минус перед b.

• Переход к пониманию, как вычисляются коэффициенты.

• Пример с функцией и ошибками в разных точках.

00:06:26 Алгоритм градиентного спуска

• Объяснение, как искать точку с минимальной ошибкой.

• Введение понятия градиента и его роли в алгоритме.

• Градиент как вектор частных производных.

00:07:25 Определение вектора

• Объяснение, что такое вектор и его направление.

• Пример с треугольником, представляющим частные производные.

• Важность понимания, что вектор состоит из трех чисел по осям x, y, z.

00:08:58 Введение в векторы

• Вектор - это направленный отрезок.

• Пример: вектор с координатами 1, 2, 3.

• Вектор можно нарисовать на осях x, y, z.

00:09:53 Градиент функции

• Градиент функции показывает направление наибольшего роста функции.

• Пример функции в 3D.

• Градиент - это стрелочка, указывающая направление наибольшего роста функции.

00:10:52 Пример функции в 3D

• Функция в 3D выглядит как чаша.

• Градиент показывает, где функция растет быстрее всего.

• Стрелочка градиента указывает направление наибольшего роста функции.

00:13:45 Антиградиент

• Антиградиент показывает направление наименьшего роста функции.

• Стрелочка антиградиента направлена вниз.

• Антиградиент помогает найти направление минимального роста функции.

00:15:39 Глобальный и локальный минимумы

• Компьютер инициализирует вес в любой точке.

• Антиградиент помогает найти направление минимального роста функции.

• Глобальный минимум - это максимальный минимум функции.

• Локальный минимум - это минимум в конкретной точке функции.

00:18:12 Локальный и глобальный минимумы

• Локальный минимум - это минимальная точка в локальной зоне функции.

• Глобальный минимум - это минимальная точка всей функции.

• Локальный минимум находится между двумя локальными максимумами.

00:19:27 Поиск глобального минимума

• Локальный минимум найден только в локальной зоне.

• Глобальный минимум - это самая низкая точка всей функции.

• Для нахождения глобального минимума нужно перескочить локальные минимумы.

00:20:30 Скорость обучения

• Скорость обучения - это шаг, с которым исследуется функция.

• Слишком маленький шаг может привести к попаданию в локальный минимум.

• Оптимальный шаг должен быть средним, чтобы избежать локальных минимумов.

00:25:13 Градиент и производная

• Градиент - это вектор частных производных.

• Производная - это касательная в точке x0.

• Угол наклона касательной показывает, как функция растет или падает.

00:26:42 Касательная и функция
00:27:30 Градиент и частные производные
00:31:14 Векторы и градиент
00:33:13 Применение на практике
00:35:14 Введение в частные производные
00:36:13 Расчет частных производных
00:37:47 Применение частных производных
00:38:44 Заключение и подготовка к следующему уроку
00:40:49 Экзамен и использование Wolfram Alpha

• Возможность использования Wolfram Alpha на экзамене.

• Частные производные не потребуются на собеседовании для позиции машинного обучения.

• Практическое применение на позиции исследователя данных.

00:41:47 Заключение и анонс следующего урока

Градиентный спуск.learning rate.ШАГ.Вектор частных производных.Линейная регрессия.Машинное обучение

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV

🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov

🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

#математика #datascience #machinelearning

математика с нуля,

математика для дата сайнс,

математика для машинного обучения,

математика для чайников,

математика для начинающих,

математика для программистов,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,

учитель математики,

ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,


математика для заочников

математика для дата аналитика