Скачать или смотреть PCA 4: principal components = eigenvectors

PCA 4: principal components = eigenvectors

iamlmachine learningmachinelearningappliedpattern recognitiondatadimensionality reductionprincipal components analysisPCAhigh-dimensionalPrincipal Component Analysisprincipal componentcovariancecovariance matrixcorrelationeigenvectoreigenvalue

Скачать PCA 4: principal components = eigenvectors бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно PCA 4: principal components = eigenvectors или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку PCA 4: principal components = eigenvectors бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео PCA 4: principal components = eigenvectors

Full lecture: http://bit.ly/PCA-alg
We can find the direction of the greatest variance in our data from the covariance matrix. It is the vector that does not rotate when we multiply it by the covariance matrix. Such vectors are called eigenvectors, and have corresponding eigenvalues. Eigenvectors that have the largest eigenvalues will be the principal components (new dimensions of our data).

Комментарии

Информация по комментариям в разработке