TGViewer
Python tricks | Хитрости Питона Python tricks | Хитрости Питона @python_tricks · 5.08K subscribers
Post #1635 844
Сокращение размерности признакового пространства

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение линейно зависимых признаков с помощью метода главных компонент (PCA – principal component analysis). Отличие и общность такого подхода от L2-регуляризатора.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube #26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение 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: http…
More from @python_tricks
  1. Sep 23, 2026Однострочный условный оператор (тернарный оператор) В Python существует возможность исполь…
  2. Sep 22, 2026Сложение списков Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сл…
  3. Sep 22, 2026🔴 Тестовый собес на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером! [+ разбор 50…
  4. Sep 21, 2026Анатомия декоратора в Python Создадим декоратор @hello_decorator. Декоратор в Python — фун…
  5. Sep 21, 2026Настраиваемый логгер-декоратор Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внима…
  6. Sep 2, 2026Использование zip() для одновременной итерации по нескольким спискам Функция zip() позволя…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →