❓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