Машинное обучение - снижение размерности - информация

Обучение без учителя: основы и примеры

В данной статье мы рассмотрим основы и примеры обучения без учителя, а также объясним, что это такое и как оно работает.

Борьба с переобучением и улучшение обобщающей способности моделей

В данной статье мы рассмотрим, что такое переобучение моделей и как его избежать. Также мы расскажем о методах, которые помогают улучшить обобщающую способность моделей машинного обучения.

Снижение размерности данных: t-распределенная стохастическая вложенность (t-SNE)

t-SNE - это алгоритм снижения размерности данных, который позволяет визуализировать сложные многомерные данные в двух или трех измерениях. Он основан на идее сохранения сходства между точками данных в исходном пространстве при проецировании их на новое пространство.

Обучение без учителя: кластеризация и снижение размерности

В данной статье мы рассмотрим основные аспекты обучения без учителя, такие как кластеризация и снижение размерности данных. Узнаем, как эти методы помогают в анализе и обработке больших объемов информации.

Вверх