В предыдущей части мы разобрали градиентный бустинг — финального босса в классическом обучении с учителем. Мы научились строить мощные ансамбли, которые выжимают максимум из табличных данных. Кажется, что на этом можно ставить точку и прыгать в современный мир нейросетей и Deep…
Одной из ключевых задач при работе с данными является уменьшение размерности данных, чтобы улучшить их интерпретируемость, ускорить алгоритмы обучения машин и, в конечном итоге, повысить качество решений. Сегодня мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis). Читать далее
Уменьшение размерности данных широко используется в области машинного обучения и анализа данных. Его цель состоит в том, чтобы упростить обработку данных за счет уменьшения количества объектов в наборе данных при сохранении ключевой информации. Когда мы сталкиваемся с данными большой размерности, уменьшение размерности может помочь нам снизить вычислительную сложность, повысить производительность и результативность модели. Читать далее
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…