В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация
Loading...
來自 Moscow Institute of Physics and Technology 的課程
Поиск структуры в данных
Moscow Institute of Physics and Technology
課程 3（共 6 門，Specialization Машинное обучение и анализ данных）
從本節課中
Понижение размерности и матричные разложения
В предыдущем модуле мы обсуждали, как кластеризовать объекты, а в этом модуле займёмся признаками. Нередко возникают ситуации, в которых далеко не все признаки нужны для решения задачи — или же нужны все, но при этом их слишком много. В этом случае нужно перейти в новое признаковое пространство меньшей размерности. Для этого можно либо отбирать наиболее важные признаки, либо порождать новые на основе исходных — мы обсудим оба подхода. В частности, мы разберёмся с методом главных компонент, который используется в самых разных задачах машинного обучения. Затем мы перейдём к матричным разложениям — мы изучим несколько методов, позволяющих получить приближение исходной матрицы в виде произведения нескольких матриц меньшей размерности. Такая аппроксимация часто используется в задачах машинного обучения, например, для понижения размерности данных, восстановления пропущенных значений в матрицах и построения рекомендательных систем.
與講師見面
Evgeniy Riabenko
Evgeny Sokolov
Victor Kantor
Emeli Dral
Константин Воронцовдоктор физико-математических наук, профессор
Кафедра интеллектуальных систем
