Город МОСКОВСКИЙ
00:09:57

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

Аватар
SelfEdu - мир знаний с Сергеем Балакиревым
Просмотры:
321
Дата загрузки:
03.09.2024 09:25
Длительность:
00:09:57
Категория:
Обучение

Описание

Практический курс по ML на Stepik: https://stepik.org/course/209247/

Устранение линейно зависимых признаков с помощью метода главных компонент (PCA – principal component analysis). Отличие и общность такого подхода от L2-регуляризатора.

Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu

machine_learning_26.py: https://github.com/selfedu-rus/machine_learning

Рекомендуемые видео