A Análise de Componentes Principais (PCA) reduz o número de dimensões em grandes conjuntos de dados. O PCA é aplicável a tarefas de machine learning supervisionadas e não supervisionadas. Isso significa que o PCA pode reduzir dimensões sem precisar considerar rótulos ou categorias de classe. Este projeto oferece uma experiência de aprendizado prática com PCA e análise exploratória de dados (EDA), usando um conjunto de dados de vinho para o treinamento.
Plataforma: Cognitive Class
Nível: beginner
Duração: 0.5h
Curso gratuito