Análise de Componentes Principais (PCA) Teoria - Machine Learning 24.1

Sobre esta lección

Nesse vídeo eu explico a teoria por trás do algoritmo PCA (Principal Component Analysis ou Análise de Componentes Principais em português) de maneira intuitiva e sem tantos formalismos. O PCA visa a redução de dimensionalidade de um conjunto de dados, o que acaba sendo muito conveniente para diminuir a complexidade computacional (fazer seu algoritmo de Aprendizado de Máquina "rodar" mais rápido) e até mesmo para melhorar o resultado final. Ao longo do vídeo eu mostro: ➡️ A intuição por trás do PCA; ➡️ As vantagens de usá-lo; ➡️ Um exemplo passo a passo de cálculo do PCA; ➡️ A relação desse conceito com Autovalores e Autovetores de Álgebra Linear; ➡️ Noções que ajudam a entender se seu PCA deu bons resultados; 🕘Minutagem: 00:00 - Apresentação e Recados 03:26 - O que é o PCA? (Intuição) 08:37 - Vantagens do PCA 10:45 - Exemplo de Projeção em Dimensões Inferiores 12:33 - Como funciona o PCA? Projeção 2D para 1D 15:08 - Como funciona o PCA? Projeção 3D para 2D (e acima) 16:57 - Algoritmo do PCA passo a passo 32:52 - Relação entre PCA e Autovalores/Autovetores 42:21 - Como sei se meu PCA está bom? 48:57 - Encerramento 📚Fontes e Links Sugeridos: ◽https://www.youtube.com/watch?v=PFDu9oVAE-g ◽https://www.youtube.com/watch?v=FgakZw6K1QQ ◽https://www.youtube.com/watch?v=g-Hb26agBFg 🎞Playlist de Machine Learning: ◽https://www.youtube.com/playlist?list=PL-t7zzWJWPtz29fAf72nG3KTJrRdvCmgn 🎵Músicas usadas: ◽https://ericskiff.com/music/ ◽https://www.youtube.com/watch?v=C4MpzSMkinw ◽https://www.youtube.com/watch?v=d4C5OV9hFXY 🤩Seja membro: ◽https://www.youtube.com/channel/UCEn6kONg6EC_Ylh0RlInsMw/join 📱Todas as redes: ◽https://linktr.ee/universodiscreto 💬Grupo no Telegram pros inscritos: ◽https://t.me/joinchat/FT23REfCj9SWm0wZ1TE28w 🌎Blog do Canal: ◽https://universodiscreto.com 💵Meu Pix: ◽universodiscretopix@gmail.com 📮Caixa Postal: Lucas Grassano Lattari Caixa Postal 74 36180-000 Rio Pomba - MG