Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 12: Понижение размерности и PCA

23.06.2026 11:42:41 | Хабр
Хабы: Машинное обучение, Математика

В предыдущей части мы разобрали градиентный бустинг — финального босса в классическом обучении с учителем. Мы научились строить мощные ансамбли, которые выжимают максимум из табличных данных. Кажется, что на этом можно ставить точку и прыгать в современный мир нейросетей и Deep Learning.

Но до этого момента мы жили в идеальной теплице: у нас всегда была разметка (тот самый target, который нужно предсказать), а количество признаков в таблицах было разумным. В реальности все иначе. Данных часто слишком много, в них куча шума, а правильных ответов никто не разметил.

В этой части мы закроем очередную проблему в классическом ML — столкнемся лицом к лицу с проклятием размерности (curse of dimensionality). Поймем, как сжимать многомерные пространства, не теряя важный смысл, и как заставить машину самостоятельно группировать объекты в кластеры, вообще не имея готовых классов.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro