#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение

#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение

Share:

Similar Tracks

#27. Сингулярное разложение и его связь с PCA | Машинное обучение selfedu

PCA и t-SNE Антон Бойцев

A.7.37 Метод главных компонент (PCA) | линейная алгебра + теория вероятностей = анализ данных dUdVstud

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step StatQuest with Josh Starmer

Machine Learning Tutorial Python - 19: Principal Component Analysis (PCA) with Python Code codebasics

Principal Component Analysis (PCA) Steve Brunton

Машинное обучение: градиентный спуск для новичков с практикой в Python Дата Бой

#19. Введение в метод опорных векторов (SVM) | Машинное обучение selfedu

Основы машинного обучения, лекция 16 — отбор признаков ФКН ВШЭ — дистанционные занятия

14-11 Временные ряды в python Прикладная статистика

Principal Component Analysis in R Programming | How to Apply PCA | Step-by-Step Tutorial & Example Statistics Globe

Идея и суть метода главных компонент Основы анализа данных

#25. Метод главных компонент (Principal Component Analysis) | Машинное обучение selfedu

StatQuest: PCA in Python StatQuest with Josh Starmer

Тренировки по ML. Лекция 2: Линейная регрессия и регуляризация Young&&Yandex

t-SNE Центр digital профессий ITtensive

Лекция 26. Метод главных компонент (PCA, principal component analysis). Математическая модель. Skillobit Area

tSNE vs MDS vs PCA Orange Data Mining

StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ machine learrrning