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...

В прошлой статье мы познакомились с тем, что такое вектор, научились их складывать и вычитать вручную и с помощью Python. Сегодня мы поговорим про: 1. Коллинеарные и неколлинеарные векторы 2. Масштабирование векторов 3. Операции над векторами в Python 1. Коллинеарные и неколлинеарные векторы Векторы называются коллинеарными, если они лежат на одной прямой (либо на параллельных прямых). (Это что касается векторов в 2- и 3-мерном пространстве). Если векторы направлены в одну сторону - они сонаправленные, если в разные - противоположно направленные...