4.50(2)

Principal Component Analysis (PCA) [Intermediate]

  • Categories Mathematics
  • Duration 02h 45m 01s
  • Total Enrolled 15644
  • Last Update October 12, 2021

Description

อาจารย์ผู้สอน

ดร.สรรพฤทธิ์ มฤคทัต

ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ


*** วิชานี้สงวนสิทธิ์เฉพาะผู้สมัครเข้าร่วมโครงการ Super AI Engineer เท่านั้น

สำหรับผู้ที่สมัครโครงการ Super AI Engineer  สามารถ Start Course ได้ในวันที่ 10 ตุลาคม 2564 เป็นต้นไป

What Will I Learn?

  • องค์ความรู้เชิงลึกด้าน Mathematics for Machine Learning

Topics for this course

13 Lessons02h 45m 01s

Principal Component Analysis (PCA)

EP1 – Matrix and Vector00:12:07
EP.2 – Subspace Projection and Variance00:12:15
EP.3 – Principal Component Analysis00:11:45
EP.4 – Lagrangian00:10:07
EP.5 – PCA Axes Selection00:09:18
EP.6 – PCA Algorithm and Reconstruction Error00:14:41
EP.7 – Eigen-Decomposition : Jacobi Method00:07:26
EP.8 – PCA : For Small Sample Size Data00:20:03
EP.9 – PCA For Large Sample Size Data00:14:17

Kernel PCA (KPCA)

About the instructors

4.79 (171 ratings)

69 Courses

669892 students

Student Feedback

4.5

Total 2 Ratings

5
1 rating
4
1 rating
3
0 rating
2
0 rating
1
0 rating

เนื้อหายากพอสมควร แต่ อ.บรรมยายได้ละเอียดดีครับ

ในเนื้อหาส่วน PCA อาจารย์สอนได้เข้าใจดีครับ แต่ในส่วนของ KPCA อยากให้อาจารย์สอนให้เห็นภาพมากกว่านี้ครับ

Free

Target Audience

  • บุคคลทั่วไปที่สนใจหรือผู้ที่ต้องการทบทวนองค์ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์
0