❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_110
🔠Q_110: Что такое Hadoop User Experience ?
✔️Ответ:
Hue (Hadoop User Experience) - это веб-интерфейс для управления и мониторинга кластера Hadoop. Он обеспечивает пользовательский доступ к различным компонентам Hadoop, таким как HDFS, Hive, Impala, Pig, Sqoop, Oozie и др., и предоставляет графические инструменты для выполнения запросов, создания рабочих нагрузок и визуализации данных.
#hue #hadoop #webinterface #userexperience #clustermanagement #monitoring #hdfs #hive #impala #pig #sqoop #oozie #datavisualization #graphicaltools #queryexecution #workloadcreation
🔠Q_110: Что такое Hadoop User Experience ?
✔️Ответ:
Hue (Hadoop User Experience) - это веб-интерфейс для управления и мониторинга кластера Hadoop. Он обеспечивает пользовательский доступ к различным компонентам Hadoop, таким как HDFS, Hive, Impala, Pig, Sqoop, Oozie и др., и предоставляет графические инструменты для выполнения запросов, создания рабочих нагрузок и визуализации данных.
#hue #hadoop #webinterface #userexperience #clustermanagement #monitoring #hdfs #hive #impala #pig #sqoop #oozie #datavisualization #graphicaltools #queryexecution #workloadcreation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_1)
РСА не всегда спасает от проклятия размерности, однако существует несколько продвинутых алгоритмов для решения данной проблемы:
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Этот алгоритм позволяет визуализировать данные высокой размерности в двух или трех измерениях, сохраняя при этом их локальную и глобальную структуру. Он основан на вероятностной модели, которая пытается сохранить близость между объектами в исходном пространстве и их представлением в пространстве меньшей размерности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_1)
РСА не всегда спасает от проклятия размерности, однако существует несколько продвинутых алгоритмов для решения данной проблемы:
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Этот алгоритм позволяет визуализировать данные высокой размерности в двух или трех измерениях, сохраняя при этом их локальную и глобальную структуру. Он основан на вероятностной модели, которая пытается сохранить близость между объектами в исходном пространстве и их представлением в пространстве меньшей размерности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_2)
LLE (Locally Linear Embedding): LLE ищет линейные зависимости между соседними точками данных и пытается сохранить эти зависимости при снижении размерности. Алгоритм строит локальные линейные модели для каждой точки данных и затем находит низкоразмерное представление, которое наилучшим образом воспроизводит эти локальные модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_2)
LLE (Locally Linear Embedding): LLE ищет линейные зависимости между соседними точками данных и пытается сохранить эти зависимости при снижении размерности. Алгоритм строит локальные линейные модели для каждой точки данных и затем находит низкоразмерное представление, которое наилучшим образом воспроизводит эти локальные модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_3)
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): UMAP является относительно новым алгоритмом снижения размерности, который сочетает в себе методы локальной связности и глобальной структуры данных. Он строит граф связности между точками данных и затем находит низкоразмерное представление, которое сохраняет геометрическую структуру данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_3)
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): UMAP является относительно новым алгоритмом снижения размерности, который сочетает в себе методы локальной связности и глобальной структуры данных. Он строит граф связности между точками данных и затем находит низкоразмерное представление, которое сохраняет геометрическую структуру данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding