Algoritmos de optimización convexa para Aprendizaje automático Por Daniel Mavilo Calderon Nieto Los intentos de aplicar métodos matemáticos a la extracción de información de los datos se remontan al trabajo de Boscovich [21], Gauss [22], Laplace [23] y Legendre [24]. Así, en relación con el problema de estimar parámetros a partir de observaciones ruidosas, Boscovich y Laplace inventaron el método de ajuste de datos de desviaciones mínimas, mientras que Legendre y Gauss inventaron el método de ajuste de datos de mínimos cuadrados. En el lado algorítmico, el método de gradiente fue inventado por Cauchy [25] para resolver un problema de ajuste de datos en astronomía y desde entonces se han utilizado métodos más o menos heurísticos.
Interesante forma de generar aprendizaje automático, los conceptos están bien definidos y la viabilidad del algoritmo es prometedora . Gran esfuerzo compañero sigue adelante.
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Muchas gracias Juan si a seguir, igualmente...
hola
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team cuba