Тамагочи 2.0: Девушка сделала себе чехол для телефона с муравьиной фермой 🙈

Как хорошая «муравьиная мама» она иногда выпускает своих малышей погулять

part 2

Чел установил рекорд по времени полета самодельного самолетика без мотора. Он пролетел 22 минуты

*смотреть со звуком

Генератор кода DeepSeek V2 — в разы обогнал GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro на бенчмарках. Вдумайтесь, он знает 338 языков программирования, а длина контекстного окна — 128 тысяч
#новости #нейронка

Китайские сварочные технологии
#наука

Истоки линейной регрессии и загадка её названия

Линейную регрессию принято изучать одной из первых, когда речь заходит про машинное обучение. Однако эта модель полностью статистическая и появилась в науке давным-давно. 

🔹Регрессия пришла к нам из работ Сэра Фрэнсиса Гальтона, английского исследователя (а ещё основоположника учения евгеники), жившего в 19 веке. В ходе изысканий он обнаружил следующий феномен: «размер потомков не стремится к размеру родительских особей; он всегда стремится к среднему значению — становится меньше, если родители были большими, и больше, если родители были очень маленькими». 

Сначала Гальтон назвал это явление реверсией. Однако вскоре стало ясно, что происходит нечто иное, чем однонаправленный генетический процесс. Гальтон проанализировал взаимосвязь роста 930 детей со средним ростом их родителей и пришёл к выводу, что средний рост для тех и для других равен примерно 68,2 дюймам (173 см). Затем он рассмотрел ситуацию, в которой средний рост родителей находился в промежутке от 70 до 71 дюйма, а значит рост их детей соответствовал приблизительно 69,5 дюймам. Это означало, что рост детей отличался от среднего роста всех детей на меньшую величину, чем рост их родителей от среднего роста всех родителей. То есть происходила регрессия показателя. Отсюда, собственно, и пошёл известный нам термин.
#полезное #ML