Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/330 -
Как можно визуализировать многомерные данные в 2D?
Существует несколько методов. Вот наиболее распространённые:
▪️Метод главных компонент (PCA) Позволяет не только понизить размерность, но выявить наиболее информативные признаки в данных. Его суть заключается в предположении о линейности отношений данных и их проекции на подпространство ортогональных векторов, в которых дисперсия будет максимальной. Такие вектора называются главными компонентами и они определяют направления наибольшей изменчивости (информативности) данных. Именно эти главные компоненты можно визуализировать в 2D.
▫️Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE) Это техника нелинейного снижения размерности, хорошо подходящая для вложения данных высокой размерности для визуализации в пространство низкой размерности (двух- или трёхмерное). Метод моделирует каждый объект высокой размерности двух- или трёхмерной точкой таким образом, что похожие объекты моделируются близко расположенными точками, а непохожие точки моделируются точками, далеко друг от друга отстоящими.
Как можно визуализировать многомерные данные в 2D?
Существует несколько методов. Вот наиболее распространённые:
▪️Метод главных компонент (PCA) Позволяет не только понизить размерность, но выявить наиболее информативные признаки в данных. Его суть заключается в предположении о линейности отношений данных и их проекции на подпространство ортогональных векторов, в которых дисперсия будет максимальной. Такие вектора называются главными компонентами и они определяют направления наибольшей изменчивости (информативности) данных. Именно эти главные компоненты можно визуализировать в 2D.
▫️Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE) Это техника нелинейного снижения размерности, хорошо подходящая для вложения данных высокой размерности для визуализации в пространство низкой размерности (двух- или трёхмерное). Метод моделирует каждый объект высокой размерности двух- или трёхмерной точкой таким образом, что похожие объекты моделируются близко расположенными точками, а непохожие точки моделируются точками, далеко друг от друга отстоящими.
#предобработка_данных
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
What is Secret Chats of Telegram
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
