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
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Find Channels On Telegram?
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
