Uczenie maszynowe dla programistów

Rozdział 7. Optymalizacja — łamanie szyfrów

Wprowadzenie do optymalizacji

Jak dotąd, większość algorytmów opisywanych w książce traktowaliśmy jak swego rodzaju „czarne skrzynki” — skupialiśmy się na zrozumieniu danych wejściowych i interpretacji danych wyjściowych. Zasadniczo więc traktowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego jako funkcje biblioteczne, specjalizowane do wykonywania zadań predykcyjnych.

W tym rozdziale przyjrzymy się jednak technikom wykorzystywanym do implementowania najprostszych algorytmów uczenia maszynowego. Jako punkt wyjścia weźmiemy funkcję do dopasowywania prostych modeli regresji liniowej z jednym predyktorem. Przykład ten pozwoli na spojrzenie na problem dopasowania modelu do danych jako problem optymalizacji. Problem optymalizacji ...