Сжатие данных с помощью SVD — Тема 36 Основ машинного обучения скачать в хорошем качестве

Сжатие данных с помощью SVD — Тема 36 Основ машинного обучения

В этом видео мы используем теорию сингулярного разложения, рассмотренную в предыдущем видео, для значительного сжатия данных в рамках практической демонстрации на Python. В серии «Основы машинного обучения» всесторонне рассматриваются восемь тем, и это видео относится ко второй теме — «Линейная алгебра II: Матричные операции». Подробнее о серии и всем связанном с ней открытом коде можно узнать на сайте github.com/jonkrohn/ML-foundations. Следующее видео серии:    • The Moore-Penrose Pseudoinverse — Topic 37...  . Плейлист всей серии здесь:    • Linear Algebra for Machine Learning  . Этот курс — квинтэссенция моего десятилетнего опыта работы в качестве специалиста по машинному и глубокому обучению, включая чтение лекций в Нью-Йоркском и Колумбийском университетах, а также преподавание моей программы по глубокому обучению в Нью-Йоркской академии наук о данных. Информация о моих других курсах и материалах представлена ​​на сайте jonkrohn.com Д-р Джон Крон — главный специалист по анализу данных в компании untapt и автор бестселлера №1 «Иллюстрированное глубокое обучение» — интерактивного введения в искусственные нейронные сети. Чтобы быть в курсе последних новостей Джона, подпишитесь на его рассылку на сайте jonkrohn.com, следите за ним в Твиттере @JonKrohnLearns и в LinkedIn по адресу linkedin.com/in/jonkrohn.