Dimensionality Reduction using PCA vs LDA vs t-SNE vs UMAP | Python
⭐️ Content Description ⭐️
In this video, I have explained about dimensionality reduction using PCA, LDA, t-SNE, UMAP. Dimensionality reduction helps in reducing the no. of the features for quick training by capturing most of the important information in the dataset. Transformation of data from a high-dimensional space into a low-dimensional space so that the low-dimensional representation retains some meaningful properties of the original data.
Text-based Tutorial: https://www.hackersrealm.net/post/dimensionality-reduction-machine-learning-python
GitHub Code Repo: https://bit.ly/datascienceconcepts
? Website: https://www.hackersrealm.net
? Subscribe: http://bit.ly/hackersrealm
?️ 1:1 Consultation with Me: https://calendly.com/hackersrealm/consult
? Instagram: https://www.instagram.com/aswintechguy
? Linkedin: https://www.linkedin.com/in/aswintechguy
? GitHub: https://github.com/aswintechguy
? Share: https://youtu.be/gk7ntPrxy-k
⚡️ Data Structures & Algorithms tutorial playlist: http://bit.ly/dsatutorial
? Hackerrank problem solving solutions playlist: http://bit.ly/hackerrankplaylist
? ML projects tutorial playlist: http://bit.ly/mlprojectsplaylist
? Python tutorial playlist: http://bit.ly/python3playlist
? Machine learning concepts playlist: http://bit.ly/mlconcepts
✍? NLP concepts playlist: http://bit.ly/nlpconcepts
?️ Web scraping tutorial playlist: http://bit.ly/webscrapingplaylist
Make a small donation to support the channel ???:-
? UPI ID: hackersrealm@apl
? PayPal: https://paypal.me/hackersrealm
? Timeline
00:00 Introduction to Dimensionality Reduction
03:36 Principal Component Analysis (PCA)
08:31 Linear Discriminant Analysis (LDA)
10:16 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
11:10 Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
#dimensionality reduction #mlconcepts #hackersrealm #pca #lda #tsne #umap #deeplearning #machinelearning #datascience #model #project #artificialintelligence #beginner #analysis #python #tutorial #aswin #ai #dataanalytics #data #bigdata #programming #datascientist #technology #coding #datavisualization #computerscience #pythonprogramming #analytics #tech #dataanalysis #programmer #statistics #developer #ml #coder #dataanalyst
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Dimensionality Reduction using PCA vs LDA vs t-SNE vs UMAP | Python», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.