curso
Vetores e valores próprios: Principais percepções para a ciência de dados
Os vetores e valores próprios são essenciais para entender as transformações lineares. Este artigo aborda sua interpretação geométrica, cálculo matemático e importância no aprendizado de máquina.
Actualizado 1 de out. de 2024 · 9 min de leitura
Torne-se um cientista de ML
Aperfeiçoe suas habilidades em Python para se tornar um cientista de aprendizado de máquina.
O que são vetores e valores próprios?
Como os vetores e valores próprios são usados na ciência de dados?
Qual é a relação entre os valores e vetores próprios na PCA?
O que é a equação característica no contexto dos valores próprios?
Os valores próprios podem ser negativos ou zero?
Temas
Aprenda com a DataCamp
Certificação disponível
4 hr
15.4K
Certificação disponível
curso
Entendendo a ciência de dados
2 hr
639.4K
Certificação disponível
curso
Introdução à ciência de dados em Python
4 hr
464K
Ver mais
RelacionadoVer maisVer mais
blog
O que são embeddings vetoriais? Uma explicação intuitiva
As incorporações de vetores são representações numéricas de palavras ou frases que capturam seus significados e relacionamentos, ajudando os modelos de machine learning a entender o texto com mais eficiência.
Tom Farnschläder
9 min
blog
Os 5 principais bancos de dados vetoriais
Um guia abrangente para os melhores bancos de dados de vetores. Domine o armazenamento de dados de alta dimensão, decifre informações não estruturadas e aproveite a incorporação de vetores para aplicativos de IA.
Moez Ali
14 min
blog
A maldição da dimensionalidade no aprendizado de máquina: Desafios, impactos e soluções
Explore a maldição da dimensionalidade na análise de dados e no aprendizado de máquina, incluindo seus desafios, efeitos nos algoritmos e técnicas como PCA, LDA e t-SNE para combatê-la.
Abid Ali Awan
7 min
blog
As 10 principais ferramentas de ciência de dados a serem usadas em 2024
As ferramentas essenciais de ciência de dados para iniciantes e profissionais de dados, para que possam ingerir, processar, analisar, visualizar e modelar os dados com eficiência.
Abid Ali Awan
9 min
tutorial
Introdução a modelos não lineares e percepções usando o R
Descubra as complexidades dos modelos não lineares em comparação com os modelos lineares. Saiba mais sobre suas aplicações, limitações e como ajustá-las usando conjuntos de dados do mundo real.
Somil Asthana
17 min
tutorial
Tutorial de análise de componentes principais no R
Neste tutorial, você aprenderá a usar o R PCA (Principal Component Analysis) para extrair dados com muitas variáveis e criar visualizações para exibir esses dados.
Zoumana Keita
15 min