این قسمت ششم از آموزش مفاهیم ریاضی پشت ماشین‌های بردار پشتیبان است. در این پست درباره دوگان، مسأله‌های بهینه‌سازی و ضریب‌های لاگرانژ یاد می‌گیریم.
اگر قسمت‌های قبلی را هنوز مطالعه نکرده‌اید، می‌توانید آموزش را از قسمت اول با مطالعه مقاله:SVM – درک مفاهیم ریاضی مورد نیاز – قسمت اول شروع کنید.
این قسمت پنجم از آموزش مفاهیم ریاضی پشت ماشین‌های بردار پشتیبان است. در این پست درباره تابع‌های محدب یاد می‌گیریم.
اگر قسمت‌های قبلی را هنوز مطالعه نکرده‌اید، می‌توانید آموزش را از قسمت اول با مطالعه مقاله:SVM – درک مفاهیم ریاضی مورد نیاز – قسمت اول شروع کنید.
این قسمت چهارم از آموزش مفاهیم ریاضی پشت ماشین‌های بردار پشتیبان است. در این پست نحوه حل کردن مسأله کمینه‌سازی بدون قید را یاد می‌گیریم.
اگر قسمت‌های قبلی را هنوز مطالعه نکرده‌اید، می‌توانید آموزش را از قسمت اول با مطالعه مقاله:SVM – درک مفاهیم ریاضی مورد نیاز – قسمت اول شروع کنید.
سلام.
درحال نوشتن یک پست راجع به طبقه‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes) هستم و در حین نوشتنش به مفهومی به نام Likelihood برخورد کردم و فکر کردم که به این مفهوم، جاهای مختلفی اشاره شده و این که شاید بد نباشه که قبل از انتشار اون پست، یه کم در موردش بنویسم. البته این یک مفهوم آماری هست و خب طبیعتا درگیر ریاضیات میشه که من در این پست قصد ندارم راجع بهشون بنویسم و فقط به مفهوم و تعریف‌ها اشاره می‌کنم. ولی اگر علاقمند باشید خودتون می‌تونید ریاضیاتش را در ویکیپدیا مطالعه کنید.
در این پست قصد دارم که مختصری راجع به درخت تصمیم توضیح بدم و در ادامه به زبان پایتون مثالی رو برای اون پیاده‌سازی کنم.
توجه کنید که امروز قصد ندارم که راجع به جزییات خود الگوریتم صحبت کنم. (شاید در آینده این کارو هم بکنم)