Проклятие размерности | Косинусное сходство | Нормализация | Объяснение на примерах

Описание: 📖 Примечания: https://robosathi.com/docs/machine_le...
🎥 Следующее видео: Компромисс между смещением и дисперсией:    • K Nearest Neighbors (KNN) Bias-Variance Tr...  

🎥 Связанное видео: Векторная производная:    • Vector Derivative | Linear Algebra | Expla...  

👉В этом видео мы исследуем «проклятие размерности» и связанные с ним проблемы в многомерных данных. Узнайте о концентрации расстояний, разреженности данных, косинусном сходстве и нормализации, а также об их математическом обосновании для повышения эффективности ваших моделей машинного обучения.


🎯 Цели обучения
✅ Понимание евклидова расстояния
✅ Изучение явления концентрации расстояний
✅ Понимание требований к разреженности данных и экспоненциальной выборке
✅ Изучение методов нормализации

👉 Плейлист «Математика для машинного обучения»:
   • Maths for AI & ML  

🕔 Временные метки 🕘
00:00:00 - 00:00:28 Введение
00:00:29 - 00:01:10 Евклидово расстояние
00:01:11 - 00:02:25 Проблемы с данными высокой размерности
00:02:26 - 00:06:08 Концентрация расстояний
00:06:09 - 00:08:09 Проклятие Размерность
00:08:10 - 00:09:40 Разреженность данных
00:09:41 - 00:11:14 Требование к экспоненциальной выборке
00:11:15 - 00:13:57 Косинусное сходство
00:13:58 - 00:18:13 Нормализация
00:18:14 - 00:20:48 Математическое понимание Нормализация
00:20:49 - 00:21:26 Что дальше? 🤔

#ml #ai #knn #dimensionality #datasparsity #normalization