Telegram Group & Telegram Channel
Всегда ли проклятие размерности влияет на высокоразмерные данные

🔹 Проклятие размерности обычно проявляется в данных, которые не являются разреженными или не имеют структуры в виде низкоразмерного многообразия.

🔹 Если данные лежат на низкоразмерном многообразии или содержат взаимосвязанные признаки, методы вроде отбора признаков или обучения многообразий могут уменьшить его влияние.

🔹 Однако, если все измерения значимы и некоррелированы, задачи анализа данных, такие как кластеризация, становятся значительно сложнее.

Библиотека собеса по Data Science



tg-me.com/ds_interview_lib/902
Create:
Last Update:

Всегда ли проклятие размерности влияет на высокоразмерные данные

🔹 Проклятие размерности обычно проявляется в данных, которые не являются разреженными или не имеют структуры в виде низкоразмерного многообразия.

🔹 Если данные лежат на низкоразмерном многообразии или содержат взаимосвязанные признаки, методы вроде отбора признаков или обучения многообразий могут уменьшить его влияние.

🔹 Однако, если все измерения значимы и некоррелированы, задачи анализа данных, такие как кластеризация, становятся значительно сложнее.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/902

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA