не, не подходит, надо квадраты брать: f(x, y, sqrt(x*y)) = x^2 + y^2 + sqrt(2)*sqrt(x*y)^2

а, подожди, я всё-таки неправильно записал, точнее, записал разные переменные одними и теми же буквами. давай вектора большими буквами писать, а их координаты — маленькими. и не подписал, что у нас двумерный случай. <X,Y>^2 = f(x1,x2,sqrt(x1*x2)) * f(y1,y2,sqrt(y1*y2)) вот тут подходит f(x, y, sqrt(x*y)) = x^2 + y^2 + sqrt(2)*sqrt(x*y)^2 ?

Всё равно в голове не сопоставляется..

Жбан перегружен у меня(

Кажется, нашёл способ проверить. Попробую сейчас

Хотя нет, шляпа какая-то получается у меня

не, не подходит, надо квадраты брать: f(x, y, sqrt(x*y)) = x^2 + y^2 + sqrt(2)*sqrt(x*y)^2

как же ты скалярное произведение скаляров делаешь? ?

как же ты скалярное произведение скаляров делаешь? ?

как одномерных векторов.

да, согласен, угловые скобки можно опустить)))

как одномерных векторов.

а смысл его записывать как скалярное?)

а смысл его записывать как скалярное?)

исправил, мда)

@yuri_baburov, ты что-то пишешь ещё?

да

блин. опять неправильно записал, вот ничего и не сходилось. надо было не скалярную, а векторную форму определять: F(x, y) = (x^2 , y^2 , sqrt(2)*x*y) ещё раз перепишу: <X,Y>^2 = (x1*y1+x2*y2)^2 = <F(X), F(Y)> = <X', Y'> X=(x1,x2) Y=(y1,y2) X'=(x1^2, x2^2, sqrt(2)*x1*x2)) = F(X) Y'=(y1^2, y2^2, sqrt(2)*y1*y2)) = F(Y) теперь-то всё верно? Обобщим: подобное преобразование, которое позволяет записать функцию как скалярное произведение некоторой функции от первого вектора на функцию от второго вектора — называется ядерным преобразованием, или ядром. Для SVM это основная идея преобразования: Если выразить расстояние через скалярное произведение и дополнительную функцию над скалярным произведением, то можно получить другую эквивалентную формулировку задачи SVM, которая вычислительно проще. в последнем примере мы получили двумерное полиномиальное ядро, которое сводит одну функцию — квадрат скалярного произведения, в другую — просто скалярное произведение, но в новых координатах. подобный трюк позволяет нам переходить от одних распределений величин к другим. В kNN эта идея "записать всё через скалярное произведение" тоже применяется, но чуть-чуть другим образом: вместо того, чтобы считать попарные разницы векторов (что требует много места), мы можем один раз посчитать матрицу скалярных произведений, как в верхнем примере с матрицей расстояний, а дальше воспользоваться формулой: L2(X, Y) = K(X,X) + K(Y, Y) - 2*K(X, Y) нам теперь нужно вычислять лишь матрицу скалярных произведений K(X, Y), а K(X,X) и K(Y,Y) — главная диагональ на этой матрице и мы получаем их бесплатно.

Спасибо тебе огромное! Я утром ещё на свежую голову по-нормальному перечитаю, сейчас уже не усваивается ничего..)

блин. опять неправильно записал, вот ничего и не сходилось. надо было не скалярную, а векторную форму определять: F(x, y) = (x^2 , y^2 , sqrt(2)*x*y) ещё раз перепишу: <X,Y>^2 = (x1*y1+x2*y2)^2 = <F(X), F(Y)> = <X', Y'> X=(x1,x2) Y=(y1,y2) X'=(x1^2, x2^2, sqrt(2)*x1*x2)) = F(X) Y'=(y1^2, y2^2, sqrt(2)*y1*y2)) = F(Y) теперь-то всё верно? Обобщим: подобное преобразование, которое позволяет записать функцию как скалярное произведение некоторой функции от первого вектора на функцию от второго вектора — называется ядерным преобразованием, или ядром. Для SVM это основная идея преобразования: Если выразить расстояние через скалярное произведение и дополнительную функцию над скалярным произведением, то можно получить другую эквивалентную формулировку задачи SVM, которая вычислительно проще. в последнем примере мы получили двумерное полиномиальное ядро, которое сводит одну функцию — квадрат скалярного произведения, в другую — просто скалярное произведение, но в новых координатах. подобный трюк позволяет нам переходить от одних распределений величин к другим. В kNN эта идея "записать всё через скалярное произведение" тоже применяется, но чуть-чуть другим образом: вместо того, чтобы считать попарные разницы векторов (что требует много места), мы можем один раз посчитать матрицу скалярных произведений, как в верхнем примере с матрицей расстояний, а дальше воспользоваться формулой: L2(X, Y) = K(X,X) + K(Y, Y) - 2*K(X, Y) нам теперь нужно вычислять лишь матрицу скалярных произведений K(X, Y), а K(X,X) и K(Y,Y) — главная диагональ на этой матрице и мы получаем их бесплатно.

X'=(x1^2,x2^2,sqrt(2)*x1, x2))=F(X) X' = F(X) - это функция. А как результат функции выглядит тогда, и что внутри этой функции?

X'=(x1^2,x2^2,sqrt(2)*x1, x2))=F(X) X' = F(X) - это функция. А как результат функции выглядит тогда, и что внутри этой функции?

X' -- результирующий вектор. Внутри -- преобразование одного вектора в другой по этой формуле.

То есть используются элементы этого вектора, и между ними какие-то математические знаки должны быть?

То есть используются элементы этого вектора, и между ними какие-то математические знаки должны быть?

def F(X): x1, x2 = X return (x1**2, x2**2, sqrt(2)*x1*x2) какие ещё знаки нужны?

А, не так мыслил

Только почему от двойки корень извлекается?

Только почему от двойки корень извлекается?

потому что умножится на второй корень из двух в F(Y), будет двойка.

<F(X),F(Y)> должно нам дать ровно <X,Y>^2, для этого мы и придумывали наше специальное F.

Так, практически уложилось, все факты собраны, осталось уложить в голове, но это уже я сам смогу, думаю) Спасибо!

Please use english

Please use english

For english try @bigdata_en

Thanks sir

привет всем посоветуйте пож размеченный по темам датасет документов (англ или нем) =)

The Reuters Dataset · Martin Thoma https://martin-thoma.com/nlp-reuters/

Всем привет. Заметил на сайте Facebook такую вещь: они в атрибут alt фотографий добавляют текст "Image may contain: ...". Пример скриншота ниже. Есть ли подобные продукты, которые уже доступны на GitHub, например?

Круто

Из платных сервисов есть этот - https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html А из open source?

Hi guys, where I can find package images for machine learning ?

I have one 250 images homer and Bart sipsons

Hi guys, where I can find package images for machine learning ?

There https://www.reddit.com/r/datasets/

Do anybody have machine learning mastery books?

А tol и max_iter чему равны?

Или по-умолчанию выставляются?

Но тут как будто дело не в них даже

Подожди, а в PATH прописан путь до MKL либы?

Вот этого не знаю..

ERROR: S client not available

Это стоит сделать. Прописать в переменную PATH путь до либы mkl_def.dll (и очевидно до прочих либ), и перезагрузиться (увы, винда)

В теории это должно помочь

А max_iter да, он опциональный

Путь есть в c://windows/system32, а либа, полагаю, из SysWOW64 дёргается

Попробуй путь указать до туда

Либу перетаскивать не самая лучшая затея

Лучше системный, но можно и пользовательский тоже. На всякий (с)

Главное, потом не забудь перезагрузиться, чтобы все эти пути появились

Нихера не помогло, блин..

Ок. А если конкретно эту либу добавить в папку?

В папку, откуда запускаю код?

Да, например.

Просто проверить что оно вообще цепляется

Не помогло тоже

Подожди. А версия mkl lib 32 или 64 бита?

?

?

Надо было сделать pip install mkl

Надо было сделать pip install mkl

?