Это старая версия документа!


522 гр., все. Многомерный анализ данных

Место и время проведения: четверг, 4 пара
Преподаватель: Голяндина Нина Эдуардовна




  • 31.10.2019 (4 пара) Продолжение про АГК. Постарайтесь прочитать выданные вам материалы до конца. Попозже продублирую файл здесь.
  • 24.10.2019 (4 пара) Переход к АГК. Главные направления, разница с SVD, интерпретация, на стат.языке.
  • 17.10.2019 (4 пара) Сингулярное разложение матрицы (SVD). Так как 10 окт. разобрали только полстраницы, продолжаем обсуждать материал из Приложения А в этом уч.пособии, который и составляет лекцию по SVD. Нужно прочитать про сингулярное разложение, разбираться, что происходит в каждой формуле, что непонятно, отметить, выписать вопросы и пр. На занятии будем обсуждать ваши вопросы.
  • 10.10.2019 (4 пара) Сингулярное разложение матрицы (SVD). Будем обсуждать материал из Приложения А в этом уч.пособии, который и составляет лекцию по SVD. Нужно прочитать про сингулярное разложение, разбираться, что происходит в каждой формуле, что непонятно, отметить, выписать вопросы и пр. На занятии будем обсуждать ваши вопросы.
  • 03.10.2019 (4 пара) Введение в многомерный анализ данных. Характеристик данных - вектор средних, ковариационная матрица, корреляционная матрица, их оценки. Обсуждение задачи построения новых признаков, например анализ главных компонент (АГК). В след. раз - сингулярное разложение матрицы как математика, лежащая внутри АГК.
study/fall2019/5stat_lecture.1572023749.txt.gz · Последнее изменение: 2019/10/25 20:15 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0