Dimensionality Reduction explained in 10 mins

Автор: Isanghan Minds

Загружено: 2026-02-10

Просмотров: 47

Описание: High-dimensional data can feel overwhelming — thousands (or even millions) of features, noisy signals, and models that just won’t behave. So how do we turn that chaos into something ML-ready?
In this video,
please visit https://isanghanminds.com/ to register your interest for more data science projects
#HighDimensionalData #FeatureReduction #DimensionalityReduction #MachineLearning #DataScience #AI #DataPreprocessing

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Dimensionality Reduction explained in 10 mins

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE

DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

What is a Decoder-Only Model (GPT's models)? The Magic Behind GPT's Architecture

What is a Decoder-Only Model (GPT's models)? The Magic Behind GPT's Architecture

Neural networks

Neural networks

Зачем нужна топология? Практическая польза

Зачем нужна топология? Практическая польза

Масштабирование LLM упёрлось в предел: исследование MIT

Масштабирование LLM упёрлось в предел: исследование MIT

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Способ увидеть невидимое: как создаются суперлинзы из оптических метаматериалов?

Способ увидеть невидимое: как создаются суперлинзы из оптических метаматериалов?

NotebookLM на максималках. Как изучать всё быстрее чем 99% пользователей

NotebookLM на максималках. Как изучать всё быстрее чем 99% пользователей

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Метод анализа главных компонентов (PCA) объяснен простыми словами.

Метод анализа главных компонентов (PCA) объяснен простыми словами.

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Semantic Embedding Journey – Part 3: Encoder-Only Architectures Explained (BERT & Beyond) WHY BERT?

Semantic Embedding Journey – Part 3: Encoder-Only Architectures Explained (BERT & Beyond) WHY BERT?

Через 10 лет бесплатного школьного образования не будет? | КОПАНЦЕВ

Через 10 лет бесплатного школьного образования не будет? | КОПАНЦЕВ

Музей истории компьютеров восстанавливает редкие материалы по истории UNIX.

Музей истории компьютеров восстанавливает редкие материалы по истории UNIX.

Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.

Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.

Проблема нержавеющей стали

Проблема нержавеющей стали

Что НАСА обнаружило на Ио

Что НАСА обнаружило на Ио

Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии?

Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии?