Сопоставьте методы анализа данных с их описаниями:
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Варианты ответа:
- Многомерное шкалирование
- Главные компоненты
- Стохастическое вложение соседей с t-распределением (T-SNE)
- метод, используемый для визуализации данных в пространстве меньшей размерности, сохраняя при этом геометрические отношения между данными
- техника, которая позволяет сократить размерность данных, сохраняя при этом максимальное количество их дисперсии
- метод, позволяющий сжать информацию о высокоразмерных данных в пространство меньшей размерности с сохранением структуры и взаимного расположения объектов
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Вы анализируете данные о потреблении продуктов в различных регионах. У вас есть информация о потреблении молока, мяса и овощей в нескольких регионах за последний год. Какой метод анализа данных подходит для определения основных факторов, влияющих на паттерны потребления в разных регионах?
- Для изучения взаимосвязи одной переменной (зависимой, результирующей) и нескольких других (независимых, исходных) предназначен … регрессионный анализ
- Для уменьшения размерности исходных данных с целью их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации предназначен … анализ
- Переход от множества исходных переменных к существенно меньшему числу новых переменных – это …
- К … относятся множественный регрессионный анализ и дискриминантный анализ