00:00 Нормализация вектора • Нормализация вектора - это процесс приведения его к единичному вектору. • В примере, автор находит нормализацию вектора, который равен -2 на √5. 07:40 Векторное произведение • Автор объясняет, как найти вектор, который указывает на направление другого вектора. • Он использует формулу для нахождения нормали вектора. 14:18 Базисные вектора • Базисные вектора - это векторы, на которых можно построить любые другие векторы. • В примере, автор объясняет, что базисные вектора являются единичными векторами в ортонормированном базисе. 15:30 Базис и ортонормированный базис • Видео начинается с объяснения понятия базиса и ортонормированного базиса. • Базис - это набор векторов, на которых можно построить любые другие векторы. • Ортонормированный базис - это базис, в котором векторы находятся в ортогональном и единичном положении. 23:58 Линейная комбинация • Видео переходит к обсуждению линейной комбинации, которая является умножением компонентов вектора на базисный вектор и сложением. • Линейная комбинация может быть использована для построения любого вектора в двумерном пространстве. 26:51 Пример линейной комбинации • Видео демонстрирует пример линейной комбинации, где вектор A умножается на базисный вектор I и J, что приводит к получению нового вектора. 30:23 Разложение вектора по базису • Умножение компоненты вектора на базисный вектор. • Сложение компонент вектора. 37:06 Линейная комбинация • Умножение векторов на скаляр и сложение. • Понятие линейной комбинации. 42:30 Работа в Python • Создание векторов и скаляров. • Работа с линейными комбинациями в Python. 🚀 Вступай в сообщество:
🍑 Подписывайся на Telegram:
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit:
💰 Донат:
https://www.donationalerts.com/c/sena... 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Линейная алгебра для Data Science Что же такое нормализация вектора? Простыми словами, это процесс преобразования вектора к единичной длине, сохраняя при этом его направление. Зачем нам это нужно? Нормализация векторов играет crucial роль в машинном обучении, решая множество задач: Масштабирование: Нормализация позволяет нам работать с векторами разных величин, делая их сопоставимыми. Улучшение обучения нейронных сетей: Нейронные сети обучаются эффективнее, когда векторы нормализованы. Повышение точности алгоритмов: Нормализация может повысить точность различных алгоритмов машинного обучения. В этом видео мы: Разберемся с основами нормализации векторов: Что такое норма вектора, различные способы его вычисления (евклидова норма, норма Манхэттена и т.д.). Изучим методы нормализации: Пошаговые инструкции по нормализации векторов в Python. Увидим примеры применения: Поймем, как нормализация векторов используется в реальных задачах Data Science и машинного обучения. Рассмотрим практические советы: Поделимся лайфхаками и рекомендациями по эффективной работе с нормализацией векторов. Данный ролик будет полезен: Начинающим специалистам в Data Science и машинном обучении: Изучите основы нормализации векторов и ее важность в вашей области. Студентам, изучающим математику, статистику или информатику: Расширьте свои знания линейной алгебры в контексте практических применений. Разработчикам, желающим улучшить свои навыки в области машинного обучения: Научитесь применять нормализацию векторов для создания более точных и эффективных моделей. Присоединяйтесь к нам и сделайте шаг вперед в освоении линейной алгебры для Data Science и машинного обучения! #нормализациявекторов #линейнаяалгебра #datascience #машинноеобучение #python 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, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика
