Я CTO проекта Preply и хочу рассказать немного о том, о чем мечтает каждый программист, а именно о сложных и интересных задачах в простых проектах.
Если быть точнее, то о том, как можно добавить немного науки к бизнесу и получить в результате немного пользы. Этой статьей я постараюсь описать один из контекстов использования Machine Learning в реальном проекте.
Если быть точнее, то о том, как можно добавить немного науки к бизнесу и получить в результате немного пользы. Этой статьей я постараюсь описать один из контекстов использования Machine Learning в реальном проекте.
, где 
— псевдообратная матрица. Это решение наглядное, точное и короткое. Но есть проблема, которую можно решить численно. Градиентный спуск — метод численной оптимизации, который может быть использован во многих алгоритмах, где требуется найти экстремум функции — нейронные сети, SVM, k-средних, регрессии. Однако проще его воспринять в чистом виде (и проще модифицировать).