Skip to content

Latest commit

 

History

History

README.md

Курс "Математика для Машинного обучения" (Магистратура "Науки о данных" МФТИ - 2023/2025)


🏠 Вернуться на главный экран

Конспект по Модулю #7 ** Обучение без учителя. Кластеризация. Снижение размерности данных** 📘

Оглавление конспекта

  1. Обучение без учителя
  2. K-means
  3. K-means. Реализация
  4. DBSCAN.
  5. DBSCAN. Реализация
  6. Агломеративная кластеризация
  7. Агломеративная кластеризация. Реализация
  8. Метод главных компонент
  9. Метод главных компонент. Реализация
  10. t-SNE
  11. t-SNE. Реализация
  12. Итоги Модуля № 7
  13. Ноутбук к семинару по модулю №7

Дополнительная информация по модулю: 📚

  1. Кластеризация в scikit-learn
  2. Статья «Кластеризация объектов с помощью алгоритма DBSCAN»
  3. Учебник по машинному обучению
  4. scikit-learn: User Guide
  5. ML_Econom_2021-2022 . Тема семинара: отбор признаков
  6. tslearn.clustering.KernelKMeans
  7. t-SNE in python from scratch
  8. In Raw Numpy: t-SNE
  9. Singular Value Decomposition (SVD) tutorial
  10. Selfedu. Yotube. #25. Метод главных компонент (Principal Component Analysis) | Машинное обучение
  11. Interactive Linear Algebra. Dan Margalit, Joseph Rabinoff. 5.1Eigenvalues and Eigenvectors
  12. Relationship between SVD and PCA. How to use SVD to perform PCA?
  13. What are left and right singular vectors in SVD?
  14. Are there cases where PCA is more suitable than t-SNE?
  15. esokolov/ml-course-hse/Методы понижения размерности
  16. Visualizing K-Means Clustering
  17. Visualizing DBSCAN Clustering