Загрузка страницы

Eigendecomposition and PCA

Eigendecomposition is a technique that finds "special" vectors associated with square matrices. Eigendecomposition is the basis for many important techniques in data analysis, including principal components analyses, blind-source-separation, and other spatial filters. You'll also see a comparison between PCA and ICA.

The video uses files you can download from https://github.com/mikexcohen/ANTS_youtube_videos

For more online courses about programming, data analysis, linear algebra, and statistics, see http://sincxpress.com/

Видео Eigendecomposition and PCA канала Mike X Cohen
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
1 октября 2017 г. 16:56:45
00:38:10
Яндекс.Метрика