Fundamentos de machine learning · Aprendizaje no supervisado

Reducción de dimensionalidad (PCA)

Comprimir muchas características correlacionadas en menos características nuevas que aún capturan la mayor parte de la variación original.

Empezar una lección sobre Reducción de dimensionalidad (PCA)

Aprende antes

• Ingeniería y escalado de características: Transformar datos crudos (escalando números, codificando categorías) en una forma que un modelo pueda aprender realmente bien.

Temas relacionados

• Agrupamiento K-means: Agrupar puntos sin etiquetar en k grupos asignándolos repetidamente al centro más cercano y recalculando los centros.