Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Анализ больших наборов данных
ГЛАВА 11. Понижение размерности
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Предыдущая страница
Следующая страница
Оглавление
Предисловие
+
ГЛАВА 1. Добыча данных
+
ГЛАВА 2. MapReduce и новый программный стек
+
ГЛАВА 3. Поиск похожих объектов
+
ГЛАВА 4. Анализ потоков данных
+
ГЛАВА 5. Анализ ссылок
+
ГЛАВА 6. Частые предметные наборы
+
ГЛАВА 7. Кластеризация
+
ГЛАВА 8. Реклама в Интернете
+
ГЛАВА 9. Рекомендательные системы
+
ГЛАВА 10. Анализ графов социальных сетей
+
ГЛАВА 11. Понижение размерности
-
11.1. Собственные значения и собственные векторы
11.1.1. Определения
11.1.2. Вычисление собственных значений и собственных векторов
11.1.3. Нахождение собственных пары степенным методом
11.1.4. Матрица собственных векторов
11.1.5. Упражнения к разделу 11.1
11.2. Метод главных компонент
11.2.1. Иллюстративный пример
11.2.2. Использование собственных векторов для понижения размерности
11.2.3. Матрица расстояний
11.2.4. Упражнения к разделу 11.2
11.3. Сингулярное разложение
11.3.1. Определение сингулярного разложения
11.3.2. Интерпретация сингулярного разложения
11.3.3. Понижение размерности с помощью сингулярного разложения
11.3.4. Почему обнуление малых сингулярных значений работает
11.3.5. Запросы с использованием концептов
11.3.6. Вычисление сингулярного разложения матрицы
11.3.7. Упражнения к разделу 11.3
11.4. CUR-декомпозиция
11.4.1. Определение CUR-декомпозиции
11.4.2. Правильный выбор строк и столбцов
11.4.3. Построение средней матрицы
11.4.4. Полная CUR-декомпозиция
11.4.5. Исключение дубликатов строк и столбцов
11.4.6. Упражнения к разделу 11.4
11.5. Резюме
11.6. Список литературы
ГЛАВА 12. Машинное обучение на больших данных
+
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*