Analyse des composants principaux en Python et MATLAB

Explorez la transformation des données dans ce cours de science des données. Nous vous souhaitons la bienvenue dans le monde immersif de l'analyse en composantes principales (PCA). Ce cours transformateur explore les subtilités de la PCA, qui fournit la clé pour débloquer les dimensions cachées des données. Le PCA règne en maître dans le domaine de l'apprentissage automatique non supervisé et nous guide dans la réduction de la dimensionnalité et la sélection des caractéristiques, ce qui en fait un outil utile que vous pouvez utiliser pour

Notre parcours se déroule à travers trois modules dynamiques. La première vous aide à saisir l'essence de la PCA, ses pouvoirs et ses promesses. Nous explorons ensuite les fondements théoriques et l'élégance mathématique de la PCA. Notre deuxième module explique comment Python et NumPy unissent leurs forces pour vous aider à percer les mystères de la PCA sans la béquille de bibliothèques spécifiques. Nous abordons ensuite des ensembles de données du monde réel, de l'iris aux chiffres manuscrits, en utilisant les pouvoirs de scikit-learn. Enfin, le troisième module de ce cours de science des données vous invite à entrer dans le monde de MATLAB, dans lequel la magie de la PCA continue de se

À la fin du cours, vous en sortirez doté d'une compréhension approfondie de la PCA. Non seulement vous serez en mesure d'expliquer les nuances de la PCA, mais vous pourrez également utiliser vos nouvelles compétences pour les appliquer à des ensembles de données en Python et MATLAB. Le cours explique comment créer des ensembles de données adaptés à des algorithmes spécifiques, vous permettant ainsi de créer des données aléatoires structurées à des fins d'expérimentation. En maîtrisant le monde visuel, vous acquerrez la finesse nécessaire pour tracer des données bidimensionnelles et sculpter leur apparence grâce à une symphonie de paramètres fonctionnels. Plongez dans la PCA avec nous et faites passer vos compétences en science des données à un niveau supérieur