Шаг 86.
Введение в машинное обучение с использованием Python. ... . Снижение размерности, выделение признаков и множественное обучение (общие сведения)

    На этом шаге мы перечислим наиболее часто используемые алгоритмы.

    Как мы уже говорили ранее, преобразование данных с помощью неконтролируемого обучения может быть обусловлено многими причинами. Наиболее распространенные причины - визуализация, сжатие данных, а также поиск такого представления данных, которое даст больше информации в ходе дальнейшей обработки.

    Одним из самых простых и наиболее широко используемых алгоритмов контролируемого обучения является анализ главных компонент (principal component analysis, PCA). Кроме того, мы рассмотрим еще два алгоритма:

    На следующем шаге мы рассмотрим алгоритм анализа главных компонент (РСА).




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг