#26. Сокращение размерности признакового пространства с помощью PCA | Машинное обучение

Аватар автора
SelfEdu - мир знаний с Сергеем Балакиревым
Устранение линейно зависимых признаков с помощью метода главных компонент (PCA – principal component analysis). Отличие и общность такого подхода от L2-регуляризатора.

0/0


0/0

0/0

0/0