Analisi dei componenti principali in Python e MATLAB

Intraprendi un'esplorazione della trasformazione dei dati in questo corso di scienza dei dati. Ti diamo il benvenuto nel mondo immersivo dell'analisi dei componenti principali (PCA). Questo corso trasformativo approfondisce le complessità della PCA, che fornisce la chiave per sbloccare le dimensioni nascoste dei dati. La PCA regna sovrana nel campo dell'apprendimento automatico senza supervisione e ci guida nella riduzione della dimensionalità e nella selezione delle funzionalità, rendendola uno strumento utile da utilizzare per decifrare

Il nostro viaggio si svolge attraverso tre moduli dinamici. Il primo ti aiuta a cogliere l'essenza della PCA, i suoi poteri e le sue promesse. Quindi esploriamo le basi teoriche e l'eleganza matematica alla base della PCA. Il nostro secondo modulo spiega come Python e NumPy uniscono le forze per aiutarti a svelare i misteri della PCA senza dover ricorrere a librerie specifiche. Quindi affrontiamo i set di dati del mondo reale, da Iris alle cifre scritte a mano, utilizzando i poteri di scikit-learn. Infine, il terzo modulo di questo corso di data science ti invita nel regno di MATLAB, in cui la magia della

Man mano che il corso volge al termine, ne uscirai dotato di una conoscenza approfondita della PCA. Non solo sarai in grado di spiegare le sfumature della PCA, ma sarai anche in grado di sfruttare le tue nuove competenze per applicarla a tutti i set di dati in Python e MATLAB. Il corso spiega come creare set di dati su misura per algoritmi specifici, consentendoti così di creare dati casuali strutturati per la sperimentazione. Addomesticando il campo visivo, acquisirete la precisione necessaria per tracciare dati bidimensionali e scolpirne l'aspetto attraverso una sinfonia di parametri funzionali. Immergiti nella PCA con noi e porta le tue competenze di data science a