Следующая важная операция, которую хорошо бы понимать с математической стороны - это как сравнивать вектора. Многие задачи машинного обучения сводятся к тому, чтобы обнаруживать какие-то корреляции в данных, обнаруживать какая зависимость между разными признаками или объектами, которые описанны в виде векторов. Для наглядности визуализируем вектора на примере двумерного пространства, где значения вектора - это x и y, а линия на графике выходит из координаты (0, 0) и упирается в (x, y): Визуально можно выделить три основных критерия сравнения векторов: 1...

🧭 Что значит — вектор внутри? Ты можешь знать, чего хочешь. Но если не понимаешь, на чём ты стоишь — всё начинает шататься. Смотришь, как делают другие, и вроде бы идёшь «по шагам». Но внутри — пусто. Или тесно. Или не отзывается. 💡 Вектор внутри — это не цель. Это внутренняя точка опоры. Когда ты точно знаешь, на что опираешься, что для тебя действительно важно и чего ты не готов предавать — даже ради «успеха». Это когда ты не примеряешь чужие...