Линейный дискриминант Фишера — объяснение.

Как найти оптимальный угол для разделения двух групп данных? Линейный дискриминант Фишера решает эту задачу, балансируя две противоречащие цели — раздвигая средние значения классов и сохраняя при этом тесную связь между кластерами. Мы создаём интуитивное понимание с нуля: начинаем с неудачной проекции, где всё перекрывается, поворачиваем под разными углами, чтобы найти оптимальное значение, а затем выводим точный критерий, использованный Фишером. В конце вы увидите, как простая обратная матрица выявляет оптимальное направление. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Машины опорных векторов (SVM) — объяснение:    • Support Vector Machines (SVMs) - Explained   Классификаторы на основе деревьев решений — объяснение:    • Decision Trees Classifiers - Explained   Случайные леса — объяснение:    • Random Forests - Explained   DBSCAN — объяснение:    • DBSCAN - Explained   K-средние — объяснение:    • K-Means - Explained   Ранг матрицы — объяснение:    • Matrix Rank - Explained   Байесовский классификатор Линейная регрессия:    • Bayesian Linear Regression   Нормализация против стандартизации — объяснение:    • Normalization vs Standardization - Explained   Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 — Проблема проекции 00:35 — Поиск наилучшего ракурса 01:12 — Две конкурирующие цели 01:51 — Критерий Фишера 02:22 — Оптимальное направление 03:16 — Новая перспектива Подписаться Я ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   👔 Linkedin:   / datamlistic   Канал Поддержка ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #машинноеобучение #линейнаяалгебра #наукаоданных