Линейное программирование покрывает достаточно узкий класс задач, но механизмы решения таких задач представляют собой мощный инструмент для его применения в промышленных целях. Некоторые ухищрения моделирования позволяют расширить набор решаемых задач методами линейного программирования. В статье поделюсь некоторыми случаями эквивалентных преобразований нелинейности в линейный вид и затрону тему аппроксимации кусочно-линейными функциями.

Многие студенты колледжей в России в этом году будут обязаны сдать демо-экзамен по дисциплине, посвящённой изучению темы машинного обучения, но качество обучения в учебном заведении может страдать в силу малого количества опыта в вопросе проведения подобного рода тестирования. В силу данного обстоятельства студенты в поисках материала для подготовки обращаются к помощи интернет ресурсов, но с ужасом обнаруживают, что информация не такая структуризированная, как было бы удобно экзаменуемым.

Меня тоже коснулась эта проблема, поэтому я решил написать статью, объясняющую принципы работы с необходимыми инструментами для сдачи демонстративного экзамена.

Все уже слышали, что openAI выпустили в свет свою новую нейросеть-ассистента, так что я решил попробовать на что она способна и описать свой опыт взаимодействия с этим.. Этой... Сущностью.

Разговор будет вестись как с человеком в вежливой форме, так как оказалось, что нейросеть очень хорошо запоминает = )

Начнём с чего-то простого, попросим сгенерировать на языке CMake простую программу

Те, кто работает с временными рядами, часто сталкивается с двумя проблемами. Первая – нет полных данных. Вторая – битые данные, когда встречается много выбросов, шума и пропусков. Редко встречаются случаи, когда всё было бы идеально. И данных много, и можно легко найти нужные. Такое встретишь крайне редко или почти никогда.

Возникает вопрос - как решить эту проблему? Я нашёл решение. Давайте расскажу вам, как я решаю проблему битых данных, выбросов, пропусков. Какие я использовал методы, в чем их отличия, преимущества и какие я считаю самыми лучшими.

Начнём мы с первого метода – фильтра Хэмплея. В этой статье речь пойдёт именно о нём. Я постараюсь как можно проще рассказать о его особенностях и показать всё на наглядных примерах. Приступим.