Я как раз про результат хэширования, а не исходное пространство (в случае слов оно практически бесконечно). В статье сказано, что признаки хэшируются в вектор размерности 2^28. Другие библиотеки даже с таким результатом хэширования не очень-то справляются.
А кроме VW есть библиотеки, которые могут работать в пространствах огромной размерности (например, 2^28, как в этой статье)? Как правило, всё что я видел, пытается строить плотный вектор весов в памяти и благополучно с этим не справляется.
У меня про сферу Блоха вопрос. Понятно, что полезно покопаться в учебниках, но вдруг и одного комментария хватит для понимания. Википедия говорит, что на сфере находятся только чистые состояния квантовой системы, а смешанные внутри. Можно привести примеры чистых состояний (кроме |0> и |1>) и их взаимное расположение на сфере? А также примеры смешанных и где они находятся внутри.
Вот я и начал с того, что формальной постановки задачи здесь не хватает. Ваша версия трактовки «справедливого раздела» и моя версия — это разные задачи. Поэтому хотелось видеть в статье строгую формулировку того, что ожидают участники раздела. В жизни они могут хотеть что угодно, но математическую задачу так формулировать нельзя.
Можно. Цели хапнуть побольше, чтоб другим было хуже, не ставится. Цель справедливого раздела — чтобы каждый был уверен, что ему досталось не меньше, чем 1/N от всего пирога. Данный алгоритм гарантирует, что никто не будет считать, что ему осталось меньше положенной доли.
Формальной постановки задачи здесь не хватает. По ссылке на исходную статью не ходил, но догадываюсь, что все операции должны быть, скажем так, «дискретными»: сначала одно действие, за ним другое. Потому что есть простой классический «непрерывный» алгоритм. Один участник медленно ведёт нож над тортом, увеличивая размер потенциального куска. Как только любому, включая режущего, кажется, что достигнута граница 1/N, то он произносит «стоп» и уходит довольный со своим куском. Так повторяется, пока все не уйдут довольными.
Сюрприз: фотон тоже является античастицей самому себе. А также хиггсовский бозон и некоторые другие частицы, в большом количестве нас окружающие. Так что в этом плане никакой нестыковки нет.
среднее время до первого появления строки 'abc' меньше среднего времени до первого появления строки 'aaa'
не следует утверждение
строка 'abc' в среднем появляется раньше строки 'aaa'.
Автор доказывает совершенно корректно первое утверждение. Второе же, безусловно, является неверным. Если вы делаете ставку на то, какая строка появится первой, то ваши шансы строго 50 на 50. Но если вы платите за каждое появление символа по одной монете, то ставить надо на строку 'abc'. Ждать её в среднем придётся меньше.
Чтобы прочувствовать разницу между этими утверждениями, вот вам ещё пара условных примеров из жизни. Представьте остановку, на которую приходят по определённому расписанию маршрутка и автобус.
Ситуация 1
И автобус, и маршрутка ходят с одинаковыми интервалами, но маршрутка едет всегда непосредственно перед автобусом. Тогда среднее время ожидания автобуса и среднее время ожидания маршрутки равны, но когда бы вы ни пришли на остановку, первой появится маршрутка.
Ситуация 2
Пусть теперь автобус ходит вдвое реже, но появляется непосредственно перед каждой второй маршруткой. Шансы увидеть первым автобус или маршрутку уравнялись, но среднее время ожидания автобуса вдвое больше.
У нас было 3 милиньютона тяги как с тестового движка, так и с контрольной не работающей установки, 75 таблеток урана-235, 10 тонн смеси перхлората аммония с алюминием и полиуретаном, 40 тонн несимметричного диметилгидразина и целое множество плазменных и ионных двигателей всех сортов и расцветок, а также сопло Лаваля, двигатель Бассарда и формула Циолковского. Не то что бы это был необходимый запас для полёта. Но если начал собирать космический корабль, становится трудно остановиться. Единственное что вызывало у меня опасение — это эфир. Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем эфирный двигатель. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.
Те авторы, что заинтересованы в заказах с биржи, свои теги быстро приведут в порядок, даже если раньше у них помойка была. Так что побочным эффектом нововведения станет повышение полезности системы тегов. По-моему, это так хитро и было задумано :)
Перепробовал почти все клиенты и остановился на Newsify. Единственное приложение среди аналогов, чей внешний вид мне действительно симпатичен. И функциональность меня устраивает.
А зачем в logistic loss двойка?
Я понимаю, что это ни на что принципиально не влияет, просто масштабный коэффициент, но всё же обычно обходятся без него.
Я как раз про результат хэширования, а не исходное пространство (в случае слов оно практически бесконечно). В статье сказано, что признаки хэшируются в вектор размерности 2^28. Другие библиотеки даже с таким результатом хэширования не очень-то справляются.
А кроме VW есть библиотеки, которые могут работать в пространствах огромной размерности (например, 2^28, как в этой статье)? Как правило, всё что я видел, пытается строить плотный вектор весов в памяти и благополучно с этим не справляется.
Картинки, песня, два стула — хорошо.
Python 3.5 и 3.6 вообще отлично:
Но вот это уже пижонство и перебор:
У меня про сферу Блоха вопрос. Понятно, что полезно покопаться в учебниках, но вдруг и одного комментария хватит для понимания. Википедия говорит, что на сфере находятся только чистые состояния квантовой системы, а смешанные внутри. Можно привести примеры чистых состояний (кроме |0> и |1>) и их взаимное расположение на сфере? А также примеры смешанных и где они находятся внутри.
Из утверждения
не следует утверждение
Автор доказывает совершенно корректно первое утверждение. Второе же, безусловно, является неверным. Если вы делаете ставку на то, какая строка появится первой, то ваши шансы строго 50 на 50. Но если вы платите за каждое появление символа по одной монете, то ставить надо на строку 'abc'. Ждать её в среднем придётся меньше.
Чтобы прочувствовать разницу между этими утверждениями, вот вам ещё пара условных примеров из жизни. Представьте остановку, на которую приходят по определённому расписанию маршрутка и автобус.
Ситуация 1
И автобус, и маршрутка ходят с одинаковыми интервалами, но маршрутка едет всегда непосредственно перед автобусом. Тогда среднее время ожидания автобуса и среднее время ожидания маршрутки равны, но когда бы вы ни пришли на остановку, первой появится маршрутка.
Ситуация 2
Пусть теперь автобус ходит вдвое реже, но появляется непосредственно перед каждой второй маршруткой. Шансы увидеть первым автобус или маршрутку уравнялись, но среднее время ожидания автобуса вдвое больше.