-
Свежие записи
- Сканирование Грэхема — нахождение выпуклой оболочки множества точек
- Нахождение выпуклой оболочки для множества точек. Медленный вариант.
- Добавил подставление шаблона объекта в шаблон в SamplesToTextsMatcher
- Моя библиотека для сопоставления строки и шаблона текста
- Сделал библиотеку для предобработки текстов, формирования term-text матрицы
Свежие комментарии
Архивы
Рубрики
Архив метки: c#
Сканирование Грэхема — нахождение выпуклой оболочки множества точек
Еще один алгоритм по нахождению выпуклой оболочки множества точек. Теперь уже не такой тормозной (не O=n^3, а O=n log n ) — Сканирование Грэхема. Вначале сортируем все точки по X. На случай, если вдруг будет несколько точек с одним X, … Читать далее
Нахождение выпуклой оболочки для множества точек. Медленный вариант.
Давно хотел начать разбирать алгоритмы вычислительной геометрии и вот начал. Это, самый первый алгоритм из книги «Вычислительная геометрия. Алгоритмы и приложения». В книге он называется SlowConvexHull. Работает он неидеально — из-за того, что в нем нет разницы в том, где … Читать далее
Сделал библиотеку для предобработки текстов, формирования term-text матрицы
Вероятно, доделал основу библиотеки для предобработки текстов, нужную мне периодически. Надоело каждый раз писать одно и то же — решил сделать библиотеку. Функционал ее очень простой — на вход ей подаются тексты — например, их можно импортировать из txt файлов. … Читать далее
Множественная линейная регрессия на C#
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: c#, machine learning, библиотеки, линейная алгебра, матрицы, регрессия
Оставить комментарий
Простая линейная регрессия на C#
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