Матричные разложения // Демо-занятие курса «Математика для Data Science»

В линейной алгебре широко используется идея матричных разложений. В DS они служат для отбора наиболее важной информации в хранимых данных, для фильтрации от шумов, в процессе обучения моделей и .д. На занятии мы рассмотрим самые известные примеры разложений, используемые в DS: откуда они берутся и как применяются на практике. «Математика для Data Science» - Преподаватель: Глеб Карпов - исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия – Следите за новостями проекта: - Facebook: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: