Лекция 10. Факторный анализ и метод главных компонент. SVD разложение
https://compscicenter.ru/ Пример проведения факторного анализа в Python. Математические модель SVD разложения. SVD разложение и анализ главных компонент. SVD разложение как основа латентно - семантического анализа (LSA). SVD разложение матрицы данных, содержащей пропуски. Метод Simon'a Funk'a Регуляризация в методе Simon'a Funk'a. SVD разложение при построении рекомендательной системы. Лекция № 10 в курсе "Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 2" (осень 2018). Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов Страница лекции на сайте CS центра: https://bit.ly/2TrSCyl

▶︎
Лекция 11. Калибровка классификаторов. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

▶︎
Lecture 9. Factor analysis and principal component analysis, continued

▶︎
SVD Visualized, Singular Value Decomposition explained | SEE Matrix , Chapter 3 #SoME2

▶︎
Лекция 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент
![Измерение объективной степени случайности конечного набора точек [1] // Владимир Арнольд](https://i.ytimg.com/vi/Wpi06vIdrzc/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwE9CNACELwBSFryq4qpAy8IARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAHwAQH4Af4FgAKwA4oCDAgAEAEYZSBVKFMwDw==&rs=AOn4CLCSrc8xMhOKM5KXAtWUll3Ws_5kow)
▶︎
Измерение объективной степени случайности конечного набора точек [1] // Владимир Арнольд

▶︎
Самая легендарная задача математических олимпиад // Vital Math

▶︎
#27. Сингулярное разложение и его связь с PCA | Машинное обучение

▶︎
В.И. Арнольд. Теоретико-числовая турбулентность и статистика больших диаграмм Юнга

▶︎
Идея и суть метода главных компонент

▶︎
Лекция 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

▶︎
Математик и черт

▶︎
Единственная женщина-вор в законе СССР

▶︎
Физику ведёт физрук: что происходит в школах? САВВАТЕЕВ | КОПАНЦЕВ

▶︎
Сингулярное удовольSVDие

▶︎
Лекция 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

▶︎
Теория струн (ScienceClic)

▶︎
Почему Марс убьет вас еще до того, как вы коснетесь земли — объяснение Ричарда Фейнмана

▶︎
Свойства главных компонент

▶︎
