<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" >

  <channel>
    <title><![CDATA[Статьи]]></title>
    <link>https://habr.com/ru/users/libfun/publications/articles/</link>
    <description><![CDATA[Хабр: статьи пользователя libfun]]></description>
    <language>ru</language>
    <managingEditor>editor@habr.com</managingEditor>
    <generator>habr.com</generator>
    <pubDate>Tue, 05 May 2026 11:15:58 GMT</pubDate>
    
    
      <image>
        <link>https://habr.com/ru/</link>
        <url>https://habrastorage.org/webt/ym/el/wk/ymelwk3zy1gawz4nkejl_-ammtc.png</url>
        <title>Хабр</title>
      </image>
    

    
      
        
    
    <item>
      <title><![CDATA[Открытый курс машинного обучения. Тема 7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/companies/ods/articles/325654/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/companies/ods/articles/325654/?utm_campaign=325654&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[<p>Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!</p><br>
<p><img align="right" src="https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/5be/e8a/297/5bee8a297a98ce38da75f0a775f5eb3a.png"> Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.</p><br>
<p><strong>UPD 01.2022:</strong> С февраля 2022 г. <a href="https://ods.ai/tracks/open-ml-course" rel="nofollow noopener noreferrer">ML-курс ODS на русском</a> возрождается под руководством Петра Ермакова <a href="https://habr.com/ru/users/couatl/" class="user_link">couatl</a>. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется <a href="https://mlcourse.ai" rel="nofollow noopener noreferrer">mlcourse.ai</a> в режиме самостоятельного прохождения. </p><br>
<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=qmW968tw3AM" rel="nofollow noopener noreferrer">Видеозапись</a> лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/325654/?utm_campaign=325654&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше &rarr;</a>]]></description>
      
      <pubDate>Mon, 10 Apr 2017 11:01:44 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[libfun (Open Data Science)]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Блог компании Open Data Science]]></category><category><![CDATA[Data Mining]]></category><category><![CDATA[Алгоритмы]]></category><category><![CDATA[Машинное обучение]]></category>
      <category><![CDATA[python]]></category><category><![CDATA[machine learning]]></category><category><![CDATA[машинное обучение]]></category><category><![CDATA[pca]]></category><category><![CDATA[k-means]]></category><category><![CDATA[clusterization]]></category><category><![CDATA[mlcourse.ai]]></category><category><![CDATA[ods]]></category><category><![CDATA[open data science]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

      

      

      

    
  </channel>
</rss>
