17.3 PCA Loss [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

18.1 Word Embeddings Motivation [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

17.2 PCA Intuition and Terminology [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

18.2 Term-term Cooccurrence Matrix [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

Анализ главных компонент (PCA)

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Вейвлеты: математический микроскоп

BODYBUILDERS VS CLEANER | Anatoly GYM PRANK #56

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

10.2 Анализ главных компонентов: минимальная ошибка реконструкции (UvA - Machine Learning 1 - 2020)

15.2 DBSCAN [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Principal Component Analysis (PCA) Explained: Simplify Complex Data for Machine Learning

Перестаньте использовать длинные формулы: попробуйте вместо них «*» и «?»

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Программирование с использованием математики | Лямбда-исчисление

StatQuest: PCA main ideas in only 5 minutes!!!

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

14.2 K-Means Algorithm [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Introduction to Self-Attention [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]