#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение скачать в хорошем качестве
#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение
3 года назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: #26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно #26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон #26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение
Практический курс по ML на Stepik: https://stepik.org/course/209247/ Устранение линейно зависимых признаков с помощью метода главных компонент (PCA – principal component analysis). Отличие и общность такого подхода от L2-регуляризатора. Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu machine_learning_26.py: https://github.com/selfedu-rus/machin...
Comments