1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Практика співбесід з Machine Learning у Python
Connected

Вправа

Синґулярний розклад (SVD)

У попередній вправі ви побачили, наскільки корисним може бути PCA для зменшення розмірності набору даних, коли на співбесіді з машинного навчання вам ставлять запитання про високу розмірність.

У цій вправі ви попрактикуєтеся з SVD на наборі даних diabetes. Цей трансформер ефективно працює з розрідженими матрицями (на відміну від PCA) і виконує лінійне зменшення розмірності за допомогою урізаного синґулярного розкладу.

Згадайте, що синґулярний розклад бере початкову матрицю даних, розкладає її на три матриці та використовує їх, щоб обчислити й повернути синґулярні значення.

Те саме місце в конвеєрі, але інша техніка: Machine learning pipeline

Інструкції 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Імпортуйте відповідний модуль для виконання SVD.
  • Створіть матрицю ознак X і цільовий масив y з progression із набору даних diabetes.