<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>T-Sne on Digitable courses</title>
    <link>https://courses.digitable.life/tags/t-sne/</link>
    <description>Recent content in T-Sne on Digitable courses</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-RU</language>
    <lastBuildDate>Sat, 01 Aug 2026 00:12:59 +0300</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://courses.digitable.life/tags/t-sne/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Снижение размерности: PCA, SVD, t-SNE, UMAP</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/machine-learning/09-dimensionality-reduction/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/machine-learning/09-dimensionality-reduction/</guid>
      <description>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) для визуализации — с математикой, кодом, ловушками и продакшн-практикой.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
