Привет всем в этом блоге Давайте познакомимся с PCA… Что такое анализ главных компонентов? ◙ Анализ главных компонентов, или PCA, — это метод уменьшения размерности, который часто используется для уменьшения размерности больших наборов данных путем преобразования большого набора переменных в меньший, который по-прежнему содержит большую часть информации в большом наборе. ◙ Уменьшение количества переменных в наборе данных, естественно, происходит за счет точности, но хитрость в..

Упорядочивание точек для определения структуры кластера (OPTICS)) — это метод кластеризации на основе плотности, который позволяет разбивать данные на группы со схожими характеристиками (кластеры). Он устраняет один из основных недостатков DBSCAN. Проблема обнаружения значимых кластеров в данных различной плотности. При кластеризации на основе плотности кластеры определяются как плотные области точек данных, разделенные областями с низкой плотностью. Он добавляет еще два термина к..

Это перепечатка (более или менее) пятничного информационного бюллетеня ARCHITECHT Daily. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро. … сделайте это анализ системы Google DeepMind AlphaGo Андрея Карпати из OpenAI. (Бонус: удивительно легко читать статью о моделях глубокого обучения.) (Кроме того, отказ от ответственности: OpenAI тоже проводит исследования, и Карпати признает предвзятость.) Помимо последнего, я думаю, что это справедливая..