Привет, Дзен! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку зачастую неудобно обучать алгоритмы на сотне...

Источник: Nuances of Programming Вступление Продвинутый специалист в области обработки данных владеет широким спектром алгоритмов машинного обучения и может разъяснить результаты работы каждого алгоритма заинтересованным лицам. Однако не у каждого заинтересованного лица достаточно квалификации, чтобы понять эти разъяснения из-за сложности МО. К счастью, их можно сделать наглядными, используя методы уменьшения размерности для создания визуального представления данных высокой размерности. В этой статье вы познакомитесь с одним из таких методов...