Использование PCA для уменьшения размерности и визуализации шаблонов в Python Анализ главных компонентов, сокращенно PCA, - это метод обучения без учителя, используемый для выявления основных закономерностей в данных. В этой статье мы рассмотрим, как PCA работает с реальным примером агента по недвижимости, который хочет понять, почему закрытие некоторых из их списков занимает слишком много времени, и как мы можем использовать PCA для кодирования меньшего набора данных. . Ваша..

Введение: Самая большая проблема с алгоритмами машинного обучения - переоснащение. Вы всегда можете найти сверхсложные способы моделирования или создания наборов данных для обучения и проверки, но переобучение всегда будет появляться в конце, что вас сильно расстраивает. Чтобы решить эту проблему, вам необходимо подготовить набор входных данных только с теми переменными, которые являются информативными и не имеют перекрывающейся информации. При расшифровке различных шаблонов данных..

Обобщить математическую интуицию и продемонстрировать корреляцию, мультиколлинеарность и исследовательский факторный анализ для выбора признаков Полные методы выбора функций Статистическое тестирование и анализ Корреляционный анализ Уменьшение размера Управляется моделью Корреляция и причинность Корреляция — это мера связи между значениями двух переменных, если связь можно аппроксимировать линией, то это линейная корреляция и ее можно представить в..

«Красота привлекает внимание, а личность - сердце». Эти строки изображают важность вещей, которые выходят за рамки нашего видения. А как насчет алгоритма машинного обучения, который находит информацию о внутренней красоте, такой как мое сердце, которое находит сливочный слой Oreo, несмотря на неаппетитное хрустящее печенье снаружи? ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Факторный анализ - один из алгоритмов машинного обучения без учителя, который используется для уменьшения размерности. Этот алгоритм..