Машинное обучение в основном включает в себя 3 типа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Среди них неконтролируемое обучение является наиболее эффективным, поскольку оно помогает находить неизвестные закономерности в данных и намного быстрее и дешевле по сравнению с контролируемым обучением. В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя имеет в качестве входных данных только наблюдаемые функции, поэтому модель не может быть обучена, и..

PCA: собственные векторы и собственные значения Когда вы работаете с данными, вы всегда будете сталкиваться с относительными особенностями. Эти последние являются переменными, которые мы принимаем во внимание при описании наших данных. А именно, если вы собираете данные о домах в Милане, типичными характеристиками могут быть расположение, размер, пол и так далее. Однако часто случается, что ваши данные предоставляются вам с множеством функций, иногда с сотнями из них… Но нужны ли..