Dimensionality Reduction | ML-005 Lecture 14 | Stanford University | Andrew Ng

Anomaly Detection | ML-005 Lecture 15 | Stanford University | Andrew Ng

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Recommender Systems | ML-005 Lecture 16 | Stanford University | Andrew Ng

Principal Component Analysis (PCA) | Dimensionality Reduction Techniques (2/5)

UMAP Dimension Reduction, Main Ideas!!!

Гипотеза Какея (не смеяться, это серьёзная математика) | LAPLAS

Principal Component Analysis (PCA) Explained: Simplify Complex Data for Machine Learning

Методы снижения размерности | Введение и изучение многообразий (1/5)

8.6 Дэвид Томпсон (часть 6): Нелинейное снижение размерности: KPCA

Анализ главных компонент (PCA)

Logistic Regression | ML-005 Lecture 6 | Stanford University | Andrew Ng 01 Classification 8 min

Савватеев разоблачает фокусы Земскова

Lecture 6 - Support Vector Machines | Stanford CS229: Machine Learning Andrew Ng (Autumn 2018)

Neural Networks Representation | ML-005 Lecture 8 | Stanford University | Andrew Ng

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Мы стоим на пороге нового конфликта! Что нас ждет дальше? Андрей Безруков про США, Россию и кризис

АГЕНТ ЭПШТЕЙН, ТРАМП И УКРАИНА. БЕСЕДА С ВИТАЛИЙ ПОРТНИКОВ @portnikov.argumenty

17: Principal Components Analysis_ - Intro to Neural Computation

Stanford CS229: Machine Learning Course, Lecture 1 - Andrew Ng (Autumn 2018)