Снижение размерности: PCA, SVD, t-SNE, UMAP
Почему в высокой размерности ломается геометрия и как её чинить: линейные проекции (PCA, SVD, случайные проекции) для сжатия признаков и нелинейные вложения (t-SNE, UMAP) …
Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.
Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить
Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:
Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.
Планов делать курсы платными нет.
Выкладка от 16 сентября 2026, срез 95043e5
Что изменилось на портале с вашего прошлого захода. Полный список выкладок — в разделе «Что изменилось» на странице «О нас».
4 материалов в этой теме.
Почему в высокой размерности ломается геометрия и как её чинить: линейные проекции (PCA, SVD, случайные проекции) для сжатия признаков и нелинейные вложения (t-SNE, UMAP) …
Как свести миллион строк к нескольким числам и не потерять правду: центр, разброс, форма, квантили, робастные меры и SQL, который считает их корректно.
Все числа настоящие, а вывод неверный: обрезанные оси, двойная ось Y, неверный тип графика, агрегация вместо распределения — и рабочие приёмы, чтобы этого не делать.
Вход в трек прикладной аналитики: почему главная опасность — уверенный вывод из данных, которые его не выдерживают, какой минимум статистики нужен на практике и как …
По этому запросу ничего не найдено.