Показать панель управления
Комментарии • 3 441
Кидаю в камент благодарность. Я полностью посмотрел от сек до сек. Спасибо за проделанную работу.
@Baton From BFI™ Я увидел отрывок в тиктоке, не знаю ваш ли канал, но сразу решил найти полную версию. И залип:) Люблю такое)
очень приятно) пожалуйста)
Спасибо за труд. Это просто бомбически интересно.
Сосуды клейна есть в нашем организме например органы пищеварения. Сосуды это двумерность
Это было очень круто, он как будто взаимодействовал не только с публикой в зале, но и с зрителем через экран👍🏻
Спасибо за перевод!
Лайкают те кто досмотрел до 1:01:39
хах, думаю, не так много кто это сделал))
Я собираю за 5 минут кубик-Рубик.
Супер, кручу просмотры
16:41 Ураааа. Шëл конец 2021 года. Я научилась завязывать шнурки за 3 секунды)))) Кстати, если брать ленту, то узел получается даже красивее обычного.
смотрел ролик, там парень картинки вначале, а потом видео раскладывал якобы в 4ех мерное пространство, как бы оно выглядело, по алгоритму, не могу найти ((( если кто знает скиньте пжлста, интересно очень )
но мысль я уловил, нам не понять 4д в этой жизни
круто, но мне кажется, что он сам немного запутался и нарисовал 4д, приукрашивая и придумывая ищ воображения
Ходят слухи, что он до сих пор ждет, когда ему на email пришлют видео узла
Когда-то смотрел, но блин, пересмотрел ещё раз)))
Трехмерная тень четырехмерного куба. Зачем мне эта информация вообще и в час ночи в частности?
Вот это разминочка на двухмерном мониторе представляя трёхмерный куб видя в нём четырёхмерный куб отбрасывающий трёхмерную тень на двухменый монитор изображающий трёхмерный куб с трёхмерной тенью от четырёхмерного куба.
Просто Класс!
Поздно, но кому интересно, как он так делает с кубами.
Число единиц: 1 цифра это последняя цифра ответа, 2 число это последняя цифра числа которого возвели.
0-0
1-1
2-8
3-7
4-4
5-5
6-6
7-3
8-2
9-9
Чтобы получить ответ в числе десятков, нужно посмотреть сколько тысяч в ответе.
1000-1
8000-2
27000-3
64000-4
125000-5
216000-6
343000-7
512000-8
729000-9
Вот и логика. Просто подбор.
так как быстро извлекать корень?
в следующем видео на последних минутах, где я показываю комменты, есть один, что про извлечение корня
45 часов работы. Это реально сильно👍 в топ 🔝
Спасибо большое за перевод, благодаря этому переводу мне захотелось посмотреть ролик в оригинале, однако эмоциональная сторона перевода оставляет желать лучшего. Можно было бы больше перенимать манеру спикера.
Это один из авторов South Park?
Справедливость базовая духовная потребность человека,
в правах человека должно быть право на справедливость это самое главное
Чтобы кубический корень угадывать достаточно просто выучить 10 чисел, являющиеся кубическими корнями от 1 до 10, в школе еще об этом узнал
Спасибо за познавательное видео. Есть игры на данную тему, одна из них называется SUPERLIMINAL (каждый год ее прохожу и все время как в первый раз).
Огромное спасибо вам за перевод!
Когда МЕТТ Стоун и Трей ПАРКЕР решили завязать с Южным Парком
Ну так пока он делает вторую петлю, я уже пошёл на футбол. Зачем делать вторую петлю, если самое долгое именно это? Только дети делают две петли. Ну дальше смотреть можно, но фишка со шнурками плохой пример, а математика учит лучшему.
Лучшее видео, которое смотрела.
Зачем такая высокомерность.
у меня есть некоторые сомнения, что ит воркс проперли фор эни инстэнс. итак:
1. по-моему, это чаще используется в анализе данных, когда нужно отобрать наиболее значимые признаки, в наибольшей степени влияющие на целевую переменную (стоимость, оценка фильма и так далее). если интересует какой-то физический закон, а не, скажем, социология, мы можем получить неинтерпретируемые комбинации исходных величин, а для физики очень важна эта интерпретируемость. в моделях машинного обучения же нет, цель стоит только в том, чтобы модель хорошо работала.
2. понижение размерности с РСА всегда приводит к потере информации, иногда это не страшно, когда мы действительно выбрасываем мусор, но если все наши признаки важны, то мы не сможем ничего выкинуть (каждая компонента будет иметь сходную величину дисперсии)
3. РСА делает сильное предположение о распределении признаков, а именно он считает, что весь набор имеет многомерное нормальное распределение, из которого затем выбираются эти главные компоненты, каждая из которых распределена нормально и не зависит от остальных. для понижения размерности используются и другие методы, например, метрические (забыл, как метод называется, но он позволяет вложить многомерную картинку в менее мерную, стараясь сохранять расстояния между точками)
тем не менее, должен сказать, что мне заявления Мэтта о том, что мы одновременно измеряем четыре величины, показались немного странными. думаю, ученые чаще измеряют пары величин, то есть изучают сечения того многомерного графика вдоль некоторых координат. так что не уверен, что Мэтт сильно шарит в том, как работает сайенс)
