User
Системы автоматического управления (САУ) предназначены для автоматического изменения одного или нескольких параметров объекта управления с целью установления требуемого режима его работы. САУ обеспечивает поддержание постоянства заданных значений регулируемых параметров или их изменение по заданному закону либо оптимизирует определенные критерии качества управления.
Как можно развлечься в новогодние праздники? Поиграть в компьютерные игры? Нет! Лучше написать бота, который это будет делать за тебя, а самому пойти лепить снеговика и пить глинтвейн.
Когда-то в школьные годы был увлечен одной из популярных MMORPG — Lineage 2. В игре можно объединяться в кланы, группы, заводить друзей и сражаться с соперниками, но в общем игра наполнена однообразными действиями: выполнением квестов и фармом (сбор ресурсов, получение опыта).
В итоге решил, что бот должен решать одну задачу: фарм. Для управления будут использоваться эмулированные клики мыши и нажатия клавиш клавиатуры, а для ориентирования в пространстве — компьютерное зрение, язык программирования — Python.
Преподаватели готовы разделить с вами все таинства музыкальной теории но не раньше, чем вы научитесь читать эти закорючки самостоятельно.
Предполагается, что студент должен страдать самостоятельно освоить ноты, путем многократного повторения. И вообще, если «ниасилил», значит у тебя нет Таланта — иди мести двор.
Представьте что было бы, если бы обычной грамоте учили так же. Но мы, почему-то, в большинстве своем читать и писать таки научились.
Под катом я опишу свою методику, которая на мой дилетантский взгляд работает лучше, чем то, что обычно предлагают начинающим.
Прошу прощения, если заголовок статьи показался вам чересчур дерзким и провокационным. Таковым он, в общем-то, и является.
Я ни в коем случае не умаляю заслуг преподавателей, вкладывающих душу в своих учеников, как не умаляю и важности музыкальной теории и сольфеджио. Я всего лишь пытаюсь по иному взглянуть на самые первые шаги в изучении нотной грамоты с точки зрения музыканта-самоучки.
Я не утверждаю, что именно я первым нашел этот способ и вполне допускаю, что он был известен и ранее. Да и странно было бы, если за пятьсот лет никто этого не заметил. Вот только в интернетах об этом ничего не слышно, а все известные мне музыканты повторяют одни и те же малоэффективные мантры.
Эффективность я оценивал исключительно на себе, поскольку сей субъект оказался самым доступным для исследования.
В прошлой статье про написание конечных автоматов я обещал упаковать наш гениальный код в виде класса на C++ для повторного удобного использования. Делать буду так же на примере своей старой разработки SmartButton. Итак, влезаем в непонятный мир ардуининых библиотек и ООП.
Одномерная линейная регрессия — один из самых простых регрессионных методов (и вообще один из самых простых методов машинного обучения), который позволяет описывать линейную зависимость наблюдаемой величины от одного из признаков. В общем случае в задачах машинного обучения приходится сталкиваться с большим количеством различных признаков; одномерная линейная регрессия в таком случае выбирает тот из них, который позволяет добиться наилучшей корреляции с целевой функцией.
В предыдущем посте из этой серии мы обсудили точность вычислений средних и ковариаций, а также познакомились с методом Уэлфорда, который во многих случаях позволяет избежать вычислительных погрешностей в этих задачах. Сегодня мы рассмотрим практическое применение метода Уэлфорда в задаче одномерной линейной регрессии.
Метод Уэлфорда — простой и эффективный способ для вычисления средних, дисперсий, ковариаций и других статистик. Этот метод обладает целым рядом прекрасных свойств:
Оригинальная статья Уэлфорда была опубликована в 1962 году. Тем не менее, нельзя сказать, что алгоритм сколь-нибудь широко известен в настоящее время. А уж найти математическое доказательство его корректности или экспериментальные сравнения с другими методами и вовсе нетривиально.
Настоящая статья пытается заполнить эти пробелы.
Многомерная линейная регрессия — один из основополагающих методов машинного обучения. Несмотря на то, что современный мир интеллектуального анализа данных захвачен нейронными сетями и градиентным бустингом, линейные модели до сих пор занимают в нём своё почётное место.
В предыдущих публикациях на эту тему мы познакомились с тем, как получать точные оценки средних и ковариаций методом Уэлфорда, а затем научились применять эти оценки для решения задачи одномерной линейной регрессии. Конечно, эти же методы можно использовать и в задаче многомерной линейной регрессии.
