November 2023
Intermediate to advanced
576 pages
13h 30m
German
Bislang haben wir uns ausführlich mit Estimators für überwachtes Lernen befasst: Estimators, die Labels anhand gelabelter Trainingsdaten vorhersagen. Nun betrachten wir einige unüberwachte Estimators, die interessante Aspekte der Daten hervorheben können, ohne irgendwelche Labels zu kennen.
In diesem Kapitel werden wir uns mit dem wohl am häufigsten verwendeten unüberwachten Algorithmus beschäftigen, der Hauptkomponentenanalyse (engl. Principal Component Analysis, kurz PCA). Grundsätzlich ist PCA ein Dimensionsreduktionsalgorithmus, sie kann jedoch auch für Visualisierung, Rauschunterdrückung, Feature-Extraktion, Feature Engineering und vieles mehr verwendet werden. Nach einer kurzen konzeptuellen ...
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