Архив метки: библиотеки

Баг в инверсии матриц

Опубликовано 23.01.2017 автором aryumin

В библиотеке для машинного обучения, которую сейчас пишу, кажется, косяк в расчете инверсии для матрицы. Очень странно. Может быть, буду искать баг, а может и забью. Может быть, как-нибудь потом поразбираюсь дальше… Может быть, какие-то особенности инверсии, которые я не … Читать далее →

Рубрика: Без рубрики | Метки: , , , , , | Оставить комментарий

Парная регрессия — параболы второго, третьего и пр порядка

Опубликовано 23.01.2017 автором aryumin

В библиотеку машинного обучения добавил еще одну регрессию — парную регрессию n-порядка. Класс ВОТ ТУТ. Формат использования такой же, как и у других регрессий. Вот пример: GetMatrixFromTXT — статический метод получения матрицы из файла. Указывается путь к файлу и разделитель … Читать далее →

Рубрика: Без рубрики | Метки: , , , | Оставить комментарий

Множественная линейная регрессия на C#

Опубликовано 22.01.2017 автором aryumin

Поскольку на прошлой неделе сделал реализацию работу с матрицами на c# — самое время ими воспользоваться. Собственно, пока что сделал только множественную линейную регрессию. Класс для работы с ней находится ВОТ ТУТ. Для начала создаем объект множественной линейной регрессии:

Рубрика: Без рубрики | Метки: , , , , , | Оставить комментарий

C#. Матрицы: Умножение на скаляр. Инвертирование, транспонирование, детерминант. Сложение, вычитание и умножение

Опубликовано 22.01.2017 автором aryumin

Для реализации множественной линейной регрессии потребовалось поработать с матрицами — а именно, научиться их перемножать, транспонировать и инвертировать. Поскольку ничего такого раньше делать не умел, решил самостоятельно реализовать это в библиотеке машинного обучения, которую сейчас пишу (такой вот способ изучения … Читать далее →

Рубрика: Без рубрики | Метки: , , | Оставить комментарий

Простая линейная регрессия на C#

Опубликовано 09.01.2017 автором aryumin

Как уже писал, занимаюсь освоением самых- самых основ machine learning. В курсах и литературе по ML обычно начинают с простой линейной регрессии. Предварительно обучив по массиву значений одной независимой переменной (X) и массиву значений зависимой от ней второй переменной (Y), … Читать далее →

Рубрика: Без рубрики | Метки: , , , | 1 комментарий