Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения! Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных. Читать дальше →
A vulnerability in the web-based management interface of Cisco Prime Collaboration Assurance (PCA) could allow an unauthenticated, remote attacker to conduct a cross-site scripting (XSS) attack against a user of the web-based management interface of an affected device. The vulnerability is due to the insufficient validation of data supplied by external devices to the web-based management interface of an affected PCA device. An attacker in control of devices integrated with an affected PCA device could…
Метод главных компонент (Principal Component Analysis или же PCA) — алгоритм обучения без учителя, используемый для понижения размерности и выявления наиболее информативных признаков в данных. Его суть заключается в предположении о линейности отношений данных и их проекции на…
Кластеризация – одно из самых распространенных применений методов машинного обучения без учителя. Задача кластеризации возникает, когда вам нужно разделить данные (или объекты, описываемые каждый неким набором параметров) на группы объектов, похожих между собой.Видов…