Краткое содержание
Сравнение алгоритмов снижения размерности PCA, UMAP и t-SNE, их отличия и подводные камни.
Теги
pca
umap
t-sne
машинное обучение
данные
алгоритмы
Полный текст
Главные отличия PCA от UMAP и t-SNEПоговорим об отличиях самого старого и базового алгоритма снижения размерности, PCA, от его популярных современных коллег — UMAP и t-SNE. Познакомимся с наиболее важными свойствами этих алгоритмов и узнаем, на какие связанные с ними подводные камни можно налететь при неосторожности.
Другие посты из habr_com
habr_com
2024-05-06T10:32:55+00:00
Умножение матриц на GPU Nvidia B100 может быть быстрее на «предсказуемых» данных, что дает теоретический прирост производительности в 1.75 раза.
Читать