{"id":323247,"date":"2021-05-17T15:00:28","date_gmt":"2021-05-17T15:00:28","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323247"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323247","title":{"rendered":"\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science \u0438 Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/978\/356\/451\/978356451ee25b6e27ab102a4e90d4a7.jpeg\" width=\"700\" height=\"445\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439. \u041d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science<\/a> \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d\u0430 \u041e\u0431\u0438 \u0422\u0430\u0439\u043e \u2014 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0430, \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0443\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f Data Science \u2014 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c Data Science \u0438 Machine Learning.<\/p>\n<hr>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0412\u043b\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u043e\u0439 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u0421\u0430\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b. \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/datasets\/blob\/master\/tech-stocks-04-2021.csv\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import pandas as pd import pylab import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns<\/code><\/pre>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">data = pd.read_csv(\"tech-stocks-04-2021.csv\") data.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2f6\/eec\/f44\/2f6eecf446ad5484dcd411c3832eafef.jpeg\" alt=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.\" title=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.\" width=\"700\" height=\"406\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">print(data.shape) output = (11,5) <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f data.shape \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 5 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (date, AAPL, TSLA, GOOGL \u0438 AMZN) \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 11 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u0442\u0430 (date) \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u043d\u044f\u043c \u0432 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u0435 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430 (\u0434\u043e 16 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f). AAPL, TSLA, GOOGL \u0438 AMZN \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Apple, Tesla, Google \u0438 Amazon \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = data['date'] y = data['TSLA'] plt.plot(x,y) plt.xticks(np.array([0,4,9]), ['Apr 1','Apr 8','Apr 15']) plt.title('Tesla stock price (in dollars) for April 2021',size=14) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ec9\/d36\/a6b\/ec9d36a6be4de600fd49e5c9510e9832.jpeg\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0426\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Tesla \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0426\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Tesla \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.\" width=\"690\" height=\"484\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0426\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Tesla \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 <em>4<\/em> \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 <em>n<\/em> \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 2:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/747\/59a\/130\/74759a1309f51c240d0f7a0ff7d39d87.jpeg\" alt=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 2. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438\" title=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 2. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438\" width=\"590\" height=\"440\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 2. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cols=data.columns[1:5] print(cols) output = Index(['AAPL', 'TSLA', 'GOOGL', 'AMZN'], dtype='object') sns.pairplot(data[cols], height=3.0)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/aba\/497\/590\/aba4975905a4aca9390aba863c8fd742.jpeg\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u041f\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439.\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u041f\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439.\" width=\"700\" height=\"700\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u041f\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1d3\/445\/22d\/1d344522db700420fce517c3a14345a0.jpeg\" width=\"350\" height=\"77\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0433\u0434\u0435 \u03bc \u0438 \u03c3 \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b 4 \u0445 4:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/346\/27e\/925\/34627e92574561da7b9d20108485aa19.jpeg\" width=\"350\" height=\"172\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (PCA), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/98c\/ac3\/a67\/98cac3a6706ec24543c4878a14f542be.jpeg\" width=\"350\" height=\"168\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u0445 X<sub>1<\/sub>, X<sub>2<\/sub>, X<sub>3 <\/sub>\u0438 X<sub>4<\/sub>.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.preprocessing import StandardScaler stdsc = StandardScaler() X_std = stdsc.fit_transform(data[cols].iloc[:,range(0,4)].values) cov_mat = np.cov(X_std.T, bias= True)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">plt.figure(figsize=(8,8)) sns.set(font_scale=1.2) hm = sns.heatmap(cov_mat,                  cbar=True,                  annot=True,                  square=True,                  fmt='.2f',                  annot_kws={'size': 12},                  yticklabels=cols,                  xticklabels=cols) plt.title('Covariance matrix showing correlation coefficients') plt.tight_layout() plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b17\/e95\/89f\/b17e9589f1408d688554235a6ed5bae2.jpeg\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\" width=\"700\" height=\"716\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0437 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 3 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e AAPL \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441 GOOGL \u0438 AMZN \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u0441 TSLA. TSLA \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441 AAPL, GOOGL \u0438 AMZN, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a AAPL, GOOGL \u0438 AMZN \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">np.linalg.eigvals(cov_mat) output = array([3.41582227, 0.4527295 , 0.02045092, 0.11099732]) np.sum(np.linalg.eigvals(cov_mat)) output = 4.000000000000006 np.trace(cov_mat) output = 4.000000000000001 <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u0445 X<sub>1<\/sub>, X<sub>2<\/sub>, X<sub>3<\/sub> \u0438 X<sub>4<\/sub>. \u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6a5\/57b\/461\/6a557b461c483976ed7fb08f7d20d70e.jpeg\" alt=\"fig:\" title=\"fig:\" width=\"350\" height=\"155\"><figcaption>fig:<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 <em>p<\/em> = 4, \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 1.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">eigen = np.linalg.eigvals(cov_mat) cum_var = eigen\/np.sum(eigen) print(cum_var) output = [0.85395557 0.11318237 0.00511273 0.02774933]  print(np.sum(cum_var)) output = 1.0<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437 \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (cum_var) \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e 85 % \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 11 % \u2014 \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PCA \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 97 % \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 2 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u0441 4 \u0434\u043e 2), \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d PCA.<\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 4 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 <em>n<\/em> \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/243\/589\/f26\/243589f26220b23444c2244d2daf01a0.jpeg\" alt=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5 \u2014 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f (y)\" title=\"\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5 \u2014 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f (y)\" width=\"700\" height=\"423\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5 \u2014 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f (y)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <em>y<\/em> (\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5). \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/39b\/eb6\/35d\/39beb635db4790d1e72bb6ec378f3020.jpeg\" width=\"317\" height=\"155\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5d1\/0e6\/12d\/5d10e612dabe3dd94d8eaddb511754d2.jpeg\" width=\"179\" height=\"78\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0433\u0434\u0435 X \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (n x 4), w \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 (4 x 1), \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 y \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 (n x 1), \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0430\u044f n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 y.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e X \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e X \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c X \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u043c\u044b \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u043c \u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 X, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d29\/207\/a50\/d29207a50b3ac396a7845d48619c4224.jpeg\" width=\"284\" height=\"71\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b09\/a8e\/f1b\/b09a8ef1b917f63b197a5a94b0857738.jpeg\" width=\"228\" height=\"71\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0434\u0435<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/523\/994\/03d\/52399403dd8fd4b174960382ea09bda5.jpeg\" width=\"184\" height=\"56\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (4\u00d74). \u041c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e R \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3bb\/c3c\/e6a\/3bbc3ce6a409a402f5991c482bd51bc3.jpeg\" width=\"289\" height=\"73\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 (4\u00d74) \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 R, \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/39d\/bf6\/a4c\/39dbf6a4c17921773e8b96a7867927a4.jpeg\" width=\"299\" height=\"84\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/pub.towardsai.net\/linear-regression-basics-for-absolute-beginners-68ed9ff980ae\">\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b <\/a>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/perceptron_classifier\">\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/a>\u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0432 Data Science \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 (LDA). \u042d\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f24\/35e\/d41\/f2435ed4135ee98fcbc57297789a4cb1.jpeg\" width=\"223\" height=\"68\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0434\u0435 S<sub>W <\/sub>\u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 (the within-feature scatter matrix), \u0430 S<sub>B<\/sub> \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u0431\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b S<sub>W<\/sub> \u0438 S<sub>B<\/sub> \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b, \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e L \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f L \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, LDA \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c, \u0430 PCA \u2014 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 LDA, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: <a href=\"https:\/\/medium.com\/towards-artificial-intelligence\/machine-learning-dimensionality-reduction-via-linear-discriminant-analysis-cc96b49d2757\">\u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/linear-discriminant-analysis-iris-dataset\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <\/a>GitHub \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 LDA \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Iris.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Python \u043e\u0442 \u0421\u0435\u0431\u0430\u0441\u0442\u044c\u044f\u043d\u0430 \u0420\u0430\u0448\u043a\u0438,<a href=\"https:\/\/github.com\/rasbt\/python-machine-learning-book-3rd-edition\"> 3-\u0435 \u0438\u0437\u0434. (\u0433\u043b\u0430\u0432\u0430 5)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h2>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442. \u0434.&nbsp;<\/p>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f Data Science, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u043e\u0439 Data Science, \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0443 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u044b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0451\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044f\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442 \u043d\u0435\u044f\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0432\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/612\/76e\/9f0\/61276e9f0de32a031593e76d4d13fd18.png\" width=\"1000\" height=\"200\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/courses\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ALLCOURSES&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataengineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>\u041f\u0420\u041e\u0424\u0415\u0421\u0421\u0418\u0418<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FPW&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_QAJA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cybersecurity?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_HACKER&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u042d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u043a\u0435\u0440<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cplus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_CPLUS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-dev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_GAMEDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041a\u0423\u0420\u0421\u042b<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 &#171;Machine Learning \u0438 Deep Learning&#187;<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math-stat-for-ds#syllabus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MAT&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 &#171;\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science&#187;<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 &#171;\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science&#187;<\/a><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=140421\">&nbsp;<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 &#171;Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438&#187;<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/algo?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_algo&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 &#171;\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445&#187;<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/556954\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/556954\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439. \u041d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science<\/a> \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0438\u043d\u0430 \u041e\u0431\u0438 \u0422\u0430\u0439\u043e \u2014 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0430, \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0443\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f Data Science \u2014 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c Data Science \u0438 Machine Learning.<\/p>\n<hr>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0412\u043b\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u043e\u0439 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u0421\u0430\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b. \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/datasets\/blob\/master\/tech-stocks-04-2021.csv\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import pandas as pd import pylab import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns<\/code><\/pre>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">data = pd.read_csv(\"tech-stocks-04-2021.csv\") data.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">print(data.shape) output = (11,5) <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f data.shape \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 5 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (date, AAPL, TSLA, GOOGL \u0438 AMZN) \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 11 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u0442\u0430 (date) \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u043d\u044f\u043c \u0432 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u0435 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430 (\u0434\u043e 16 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f). AAPL, TSLA, GOOGL \u0438 AMZN \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Apple, Tesla, Google \u0438 Amazon \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">x = data['date'] y = data['TSLA'] plt.plot(x,y) plt.xticks(np.array([0,4,9]), ['Apr 1','Apr 8','Apr 15']) plt.title('Tesla stock price (in dollars) for April 2021',size=14) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1. \u0426\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Tesla \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 16 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432 Data Science \u0438 Machine Learning. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 <em>4<\/em> \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 <em>n<\/em> \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 2:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 2. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cols=data.columns[1:5] print(cols) output = Index(['AAPL', 'TSLA', 'GOOGL', 'AMZN'], dtype='object') sns.pairplot(data[cols], height=3.0)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2. \u041f\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0433\u0434\u0435 \u03bc \u0438 \u03c3 \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b 4 \u0445 4:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (PCA), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u0445 X<sub>1<\/sub>, X<sub>2<\/sub>, X<sub>3 <\/sub>\u0438 X<sub>4<\/sub>.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.preprocessing import StandardScaler stdsc = StandardScaler() X_std = stdsc.fit_transform(data[cols].iloc[:,range(0,4)].values) cov_mat = np.cov(X_std.T, bias= True)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">plt.figure(figsize=(8,8)) sns.set(font_scale=1.2) hm = sns.heatmap(cov_mat,                  cbar=True,                  annot=True,                  square=True,                  fmt='.2f',                  annot_kws={'size': 12},                  yticklabels=cols,                  xticklabels=cols) plt.title('Covariance matrix showing correlation coefficients') plt.tight_layout() plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0437 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 3 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e AAPL \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441 GOOGL \u0438 AMZN \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u0441 TSLA. TSLA \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441 AAPL, GOOGL \u0438 AMZN, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a AAPL, GOOGL \u0438 AMZN \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">np.linalg.eigvals(cov_mat) output = array([3.41582227, 0.4527295 , 0.02045092, 0.11099732]) np.sum(np.linalg.eigvals(cov_mat)) output = 4.000000000000006 np.trace(cov_mat) output = 4.000000000000001 <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u0445 X<sub>1<\/sub>, X<sub>2<\/sub>, X<sub>3<\/sub> \u0438 X<sub>4<\/sub>. \u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>fig:<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 <em>p<\/em> = 4, \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 1.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">eigen = np.linalg.eigvals(cov_mat) cum_var = eigen\/np.sum(eigen) print(cum_var) output = [0.85395557 0.11318237 0.00511273 0.02774933]  print(np.sum(cum_var)) output = 1.0<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437 \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (cum_var) \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e 85 % \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 11 % \u2014 \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PCA \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 97 % \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 2 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u0441 4 \u0434\u043e 2), \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d PCA.<\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 4 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 <em>n<\/em> \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 4 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5 \u2014 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f (y)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <em>y<\/em> (\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 5). \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0433\u0434\u0435 X \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (n x 4), w \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 (4 x 1), \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 y \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 (n x 1), \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0430\u044f n \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 y.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e X \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e X \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c X \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u043c\u044b \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u043c \u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 X, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0434\u0435<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (4\u00d74). \u041c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e R \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 (4\u00d74) \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 R, \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/pub.towardsai.net\/linear-regression-basics-for-absolute-beginners-68ed9ff980ae\">\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b <\/a>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/perceptron_classifier\">\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/a>\u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0432 Data Science \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 (LDA). \u042d\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0434\u0435 S<sub>W <\/sub>\u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 (the within-feature scatter matrix), \u0430 S<sub>B<\/sub> \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u0431\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b S<sub>W<\/sub> \u0438 S<sub>B<\/sub> \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b, \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e L \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f L \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, LDA \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c, \u0430 PCA \u2014 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 LDA, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: <a href=\"https:\/\/medium.com\/towards-artificial-intelligence\/machine-learning-dimensionality-reduction-via-linear-discriminant-analysis-cc96b49d2757\">\u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/bot13956\/linear-discriminant-analysis-iris-dataset\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <\/a>GitHub \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 LDA \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Iris.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Python \u043e\u0442 \u0421\u0435\u0431\u0430\u0441\u0442\u044c\u044f\u043d\u0430 \u0420\u0430\u0448\u043a\u0438,<a href=\"https:\/\/github.com\/rasbt\/python-machine-learning-book-3rd-edition\"> 3-\u0435 \u0438\u0437\u0434. (\u0433\u043b\u0430\u0432\u0430 5)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h2>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442. \u0434.&nbsp;<\/p>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0432 Data Science \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f Data Science, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u043e\u0439 Data Science, \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0443 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u044b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0451\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044f\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442 \u043d\u0435\u044f\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0432\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/courses\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ALLCOURSES&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataengineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>\u041f\u0420\u041e\u0424\u0415\u0421\u0421\u0418\u0418<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FPW&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_QAJA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=170521\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/hr>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-323247","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323247","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=323247"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323247\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=323247"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=323247"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=323247"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}