Video: Ano ang feature reduction sa machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang layunin ng paggamit pagbabawas ng tampok ay sa bawasan ang bilang ng mga tampok (o mga variable) na dapat iproseso ng computer upang maisagawa ang function nito. Pagbawas ng feature ay ginagamit upang bawasan ang bilang ng mga dimensyon, na ginagawang mas kaunti ang data at mas makabuluhan ayon sa istatistika para sa machine learning mga aplikasyon.
Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang pagbawas ng dimensyon sa machine learning?
Sa mga istatistika, machine learning , at teorya ng impormasyon, pagbabawas ng dimensyon o pagbabawas ng sukat ay ang proseso ng pagbabawas ang bilang ng mga random na variable na isinasaalang-alang sa pamamagitan ng pagkuha ng isang set ng mga pangunahing variable. Ang mga diskarte ay maaaring nahahati sa pagpili ng tampok at pagkuha ng tampok.
Maaari ding magtanong, ano ang 3 paraan ng pagbabawas ng dimensionality? 3. Mga Common Dimensionality Reduction Techniques
- 3.1 Nawawalang Ratio ng Halaga. Ipagpalagay na binigyan ka ng isang dataset.
- 3.2 Mababang Variance Filter.
- 3.3 Filter ng High Correlation.
- 3.4 Random na Kagubatan.
- 3.5 Backward Feature Elimination.
- 3.6 Ipasa ang Pagpili ng Tampok.
- 3.7 Pagsusuri ng Salik.
- 3.8 Principal Component Analysis (PCA)
Sa tabi sa itaas, alin sa mga sumusunod ang nangangailangan ng pagbabawas ng feature sa machine learning?
Ang nangangailangan ng pagbabawas ng feature sa machine learning ay hindi nauugnay at kalabisan mga tampok , Limitadong data ng pagsasanay, Limitadong mapagkukunan ng computational. Ganap na awtomatiko ang pagpili na ito at pinipili nito ang mga katangian mula sa data na nauugnay sa predictive modeling.
Ano ang feature extraction sa machine learning?
Pagkuha ng tampok ay isang proseso ng pagbawas ng dimensionality kung saan ang isang paunang hanay ng raw data ay binabawasan sa mas mapapamahalaang mga grupo para sa pagproseso. Ang isang katangian ng malalaking data set na ito ay isang malaking bilang ng mga variable na nangangailangan ng maraming mapagkukunan ng computing upang maproseso.
Inirerekumendang:
Ano ang error sa generalization sa machine learning?
Sa pinangangasiwaang mga application sa pag-aaral sa machine learning at statistical learning theory, ang generalization error (kilala rin bilang out-of-sample error) ay isang sukatan kung gaano katumpak ang isang algorithm na mahulaan ang mga value ng resulta para sa dati nang hindi nakikitang data
Ano ang machine learning gamit ang Python?
Panimula Sa Machine Learning gamit ang Python. Ang machine learning ay isang uri ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay sa mga computer ng kakayahang matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Nakatuon ang machine learning sa pagbuo ng Mga Computer Program na maaaring magbago kapag nalantad sa bagong data
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Ano ang machine learning sa artificial intelligence?
Ang machine learning (ML) ay ang sangay ng agham na nakatuon sa pag-aaral ng mga algorithm at istatistikal na modelo na ginagamit ng mga computer system upang magsagawa ng isang partikular na gawain nang hindi gumagamit ng tahasang mga tagubilin, na umaasa sa mga pattern at hinuha sa halip. Ito ay nakikita bilang isang subset ng artificial intelligence
Ano ang model drift sa machine learning?
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning, ang concept drift ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, na sinusubukang hulaan ng modelo, ay nagbabago sa paglipas ng panahon sa mga hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras