Лекция 4. Применение линейной алгебры

В данной лекции рассказывается про применение линейной алгебры для задач машинного обучения. Рассматриваются задачи декорреляции через разложение Холецкого, метод главных компонент (PCA) через сингулярное разложение SVD и линейная регрессия с гребневой регуляризацией.

0:00 Многомерное нормальное распределение
4:21 Декорреляция
8:41 Расстояние Махаланобиса
12:38 Сингулярное разложение
13:47 Метод главных компонент
17:16 Линейная регрессия
32:07 Гребневая регрессия
36:28 Анализ методов