Hacker News Digest

K-means — классический алгоритм кластеризации в машинном обучении — реализован на Apple II+ с использованием APPLESOFT BASIC. Автор, преподаватель курса Stanford CS229, демонстрирует работу алгоритма на двумерных данных с двумя кластерами, визуализируя процесс сходимости и итоговые границы решений. Точность достигает 90%, несмотря на малое количество точек (всего 10 наблюдений).

Алгоритм состоит из инициализации случайными центроидами, шага назначения (расчёт евклидовых расстояний) и шага обновления центров. Для ускорения отладки автор сократил выборку, сохранив даже выбросы за границами экрана. Код организован через подпрограммы, включает ожидание нажатия клавиши и оптимизирован для избежания повторного объявления массивов. Это показывает, как даже на ограниченном железе можно эффективно выполнять базовые ML-алгоритмы.

• Участники делятся ностальгическими воспоминаниями о написании алгоритмов (генетических, перцептронов) на старых языках и компьютерах (Pascal, Apple II, BASIC).
• Некоторые комментаторы выражают недоумение по поводу использования K-means для классификации и построения границ решений, считая это странным или ошибочным подходом.
• Обсуждается целесообразность и мотивация реализации машинного обучения на столь старом и ограниченном железе, как Apple II.
• Поднимается философский вопрос о том, что считать машинным обучением, и где проходит граница между ним, регрессией и искусственным интеллектом.
• Отмечается высокая читаемость и образовательная ценность языков вроде Applesoft BASIC для начинающих.

• Обсуждение вращается вокруг свойств евклидовой метрики (n=2) и её уникальности, включая связь с теоремой Пифагора, SVD и алгоритмом K-means.
• Участники обсуждают, почему π (пи) достигает минимума именно при n=2 в семействе p-норм, и задаются вопросами о математическом доказательстве этого факта.
• Поднимаются вопросы о численных методах вычисления «пи» для других метрик (p-норм) и обобщении концепции на неевклидовы пространства, например, на сфере.
• Некоторые пользователи делятся похожими статьями и ресурсами, углубляясь в тему различных метрик расстояния и их свойств.
• Обсуждается природа числа π: является ли оно «числом» или результатом бесконечного процесса, а также его иррациональность.