Mastering the Art of Matrix Visuals in Microsoft Power BI
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2024年12月8日
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पल शाहले मागे माफी‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍, बालेन निर्विवाद प्रधानमन्त्री | THE PRAKASH SUBEDI SHOW | S3-EP30
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UMAP is one of the most powerful dimensionality-reduction techniques in AI
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Soledad Galli | Data Scientist on Instagram: "Ever wondered how algorithms like UMAP turn complex, high-dimensional data into something we can see in 2D or 3D? 🌌 It works by preserving the key relationships and patterns between data points, capturing the shape (or manifold) your data creates in higher dimensions. In our Clustering & Dimensionality Reduction course, you’ll learn how this magic happens step-by-step from theory to Python implementation. 🧠💻 🎓 Learn more - link in bio/comments. #
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Soledad Galli | Data Scientist on Instagram: "Ever wondered how al…
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AI | Machine Learning | Tech on Instagram: "UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) is a dimensionality reduction technique used to simplify complex, high-dimensional data—making it easier to visualize in just 2 or 3 dimensions. Imagine you have a dataset that is difficult to understand since there are many features (such as height, age, weight, etc.). UMAP projects this data for visualization, in a 2D or 3D plot for instance. UMAP works by maintaining key spatial features and hiera
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In large language models (LLMs) like ChatGPT, after the model processes the input, it produces a final hidden vector - a compact representation that summarizes the context up to that point. To convert this vector back into actual words, the model uses an unembedding matrix, effectively reversing the embedding step. This unembedding matrix is essentially the transpose of the original embedding matrix. It projects the hidden vector into the vocabulary space, producing a numerical score for every p
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[Matrix 01] Introduction to The Matrix [Math for CG]
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MetaboAnalystを用いた主成分分析とエンリッチメント解析 @ 第6回質 …
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UMAP 数据降维是什么？如何使用？
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