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 ...

Get Uczenie maszynowe dla programistów now with O’Reilly online learning.

O’Reilly members experience live online training, plus books, videos, and digital content from 200+ publishers.