Análise de componentes principais em Python e MATLAB

Embarque em uma exploração da transformação de dados neste curso de ciência de dados. Bem-vindo ao mundo imersivo da análise de componentes principais (PCA). Este curso transformador investiga as complexidades do PCA, que fornece a chave para desbloquear as dimensões ocultas dos dados. O PCA reina supremo no campo do aprendizado de máquina não supervisionado e nos orienta na redução da dimensionalidade e na seleção de recursos, tornando-o uma ferramenta útil que você pode

Nossa jornada se desenrola por meio de três módulos dinâmicos. O primeiro ajuda você a compreender a essência do PCA, seus poderes e promessas. Em seguida, abordamos os fundamentos teóricos e a elegância matemática por trás do PCA. Nosso segundo módulo explica como o Python e o NumPy unem forças para ajudá-lo a conquistar os mistérios do PCA sem a ajuda de bibliotecas específicas. Em seguida, lidamos com conjuntos de dados do mundo real, da íris aos dígitos manuscritos, empregando os poderes do scikit-learn. Finalmente, o terceiro módulo deste curso de ciência de dados convida você a entrar no reino do MATLAB, no qual a magia do PCA continua se

À medida que o curso chegar ao fim, você sairá equipado com uma compreensão intrincada do PCA. Você não apenas será capaz de explicar as nuances do PCA, mas também poderá usar suas novas habilidades para aplicá-las em conjuntos de dados em Python e MATLAB. O curso explica como criar conjuntos de dados personalizados para algoritmos específicos, permitindo que você conjure dados aleatórios estruturados para experimentação. Ao domar o reino visual, você adquirirá a sutileza necessária para traçar dados bidimensionais e esculpir sua aparência por meio de uma sinfonia de parâmetros de função. Mergulhe no PCA conosco e leve suas habilidades em ciência de dados para o próximo nível