97% accuracy on MNIST with a single decision tree (+ t-SNE)
Я довольно много пишу про сложные модели их интересные применения (это 662 пост в канале). Но в этот раз, давайте поговорим про простые модели. Вообще-то, добиться хорошей точности классификации можно и путем уменьшения размерности.
Берём Truncated Singular Value Decomposition (TSVD), «сжимаем» наш датасет (в этом случае MNIST - рукописные цифры) и преобразовываем данные в 2х мерное пространство с помощью T-SNE. Получаем 97% точности.
Полностью (супер подробно) метод разобран в этом блокноте.
#basics #reduction
Я довольно много пишу про сложные модели их интересные применения (это 662 пост в канале). Но в этот раз, давайте поговорим про простые модели. Вообще-то, добиться хорошей точности классификации можно и путем уменьшения размерности.
Берём Truncated Singular Value Decomposition (TSVD), «сжимаем» наш датасет (в этом случае MNIST - рукописные цифры) и преобразовываем данные в 2х мерное пространство с помощью T-SNE. Получаем 97% точности.
Полностью (супер подробно) метод разобран в этом блокноте.
#basics #reduction