Рубрика «аппроксимация» - 2

Зачем это нужно

Законы Зипфа оописывают закономерности частотного распределения слов в тексте на любом естественном языке[1]. Эти законы кроме лингвистики применяться также в экономике [2]. Для аппроксимации статистических данных для объектов, которые подчиниться Законам Зипфа используется гиперболическая функция вида:

Простая программа на Python для гиперболической аппроксимации статистических данных - 1(1)

где: a.b – постоянные коэффициенты: x – статистические данные аргумента функции (в виде списка): y- приближение значений функции к реальным данным полученным методом наименьших квадратов[3].

Обычно для аппроксимации гиперболической функцией методом логарифмирования её приводят к линейной, а затем определяют коэффициенты a,b и делают обратное преобразование [4]. Прямое и обратное преобразование приводит к дополнительной погрешности аппроксимации. Поэтому привожу простую программу на Python, для классической реализации метода наименьших квадратов.Читать полностью »

Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные методы обучения всё ещё работают и не обязательно будут вытеснены машинным интеллектом в ближайшей будущем.

Под катом — расшифровка лекции и часть слайдов Сергея.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js