Как я говорил ранее, прежде чем начать построение любой модели данные следует подготовить. Один из таких этапов - это удаление лишних, избыточных данных. Но как понять какие данные лишние? Для начала разобъём наш dataset на векторы-столбцы, то есть векторы будут хранить значения всех объектов своего одного признака. Одна из таких техник - это поиск линейно зависимых признаков. Линейная зависимость является симптомом того, что один признак может быть выведен из другого признака. Например, хранение одних и тех же данных в разных размерностях...

Разложение вектора по базису – это процесс выражения вектора в виде линейной комбинации базисных векторов. Давайте разберемся, что это значит, и как это делается. 1. Что такое базис? Базис - это набор линейно независимых векторов, который позволяет представить любой вектор из рассматриваемого векторного пространства в виде линейной комбинации этих базисных векторов. 2. Как разложить вектор по базису? Предположим, у нас есть вектор v и базис из векторов e₁, e₂, …, eₙ. Разложение вектора v по этому базису означает найти коэффициенты α₁, α₂, …, αₙ, такие, что: v = α₁e₁ + α₂e₂ + … + αₙeₙ Эти коэффициенты α₁, α₂, …, αₙ называются координатами вектора v в данном базисе...