Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Вопросы по теме 'pca'

Как подогнать модель линейной регрессии с двумя основными компонентами в R?
Допустим, у меня есть матрица данных d pc = prcomp(d) # pc1 and pc2 are the principal components pc1 = pc$rotation[,1] pc2 = pc$rotation[,2] Тогда это должно соответствовать модели линейной регрессии, верно? r = lm(y ~ pc1+pc2)...
r linear-regression pca
01.11.2023
Sklearn PCA, как восстановить среднее значение в более низком измерении?
Этот вопрос касается того, как децентрировать и «восстановить» данные в более низком измерении после выполнения PCA. Я делаю простой анализ основных компонентов с sklearn. Насколько я понимаю, реализация должна позаботиться о (1) центрировании...
python mean scikit-learn pca dimensionality-reduction
20.01.2024
Получение ошибки при выполнении корреляции в R
У меня есть код, в котором я извлекаю файл CSV в R. У меня около 40-50 переменных, и я хочу уменьшить размеры для дальнейшего анализа. Большинство столбцов в наборе данных либо INT, FACTOR ИЛИ ЧИСЛО. Тип моего BO фрейма данных - список. Ошибка в...
r pca
13.12.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..