Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Python и машинное обучение
Глава 5. Сжатие данных путем снижения размерности
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Об авторе
О рецензентах
Введение
Глава 1. Наделение компьютеров способностью обучаться на данных
+
Глава 2. Тренировка алгоритмов машинного обучения для задачи классификации
+
Глава 3. Обзор классификаторов с использованием библиотеки scikit-learn
+
Глава 4. Создание хороших тренировочных наборов - предобработка данных
+
Глава 5. Сжатие данных путем снижения размерности
-
Снижение размерности без учителя на основе анализа главных компонент
Общая и объясненная дисперсия
Преобразование признаков
Анализ главных компонент в scikit-learn
Сжатие данных с учителем путем линейного дискриминантного анализа
Вычисление матриц разброса
Отбор линейных дискриминантов для нового подпространства признаков
Проецирование образцов на новое пространство признаков
Метод LDA в scikit-learn
Использование ядерного метода анализа главных компонент для нелинейных отображений
Ядерные функции и ядерный трюк
Реализация ядерного метода анализа главных компонент на Python
Пример 1. Разделение фигур в форме полумесяца
Пример 2. Разделение концентрических кругов
Проецирование новых точек данных
Ядерный метод анализа главных компонент в scikit-learn
Резюме
Глава 6. Изучение наиболее успешных методов оценки моделей и тонкой настройки гиперпараметров
+
Глава 7. Объединение моделей для методов ансамблевого обучения
+
Глава 8. Применение алгоритмов машинного обучения в анализе мнений
+
Глава 9. Встраивание алгоритма машинного обучения в веб-приложение
+
Глава 10. Прогнозирование непрерывных целевых величин на основе регрессионного анализа
+
Глава 11. Работа с немаркированными данными - кластерный анализ
+
Глава 12. Тренировка искусственных нейронных сетей для распознавания изображений
+
Глава 13. Распараллеливание тренировки нейронных сетей при помощи Theano
+
Приложение А
+
Глоссарий основных терминов и сокращений
+
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*