Βίντεο: Τι είναι η μείωση χαρακτηριστικών στη μηχανική εκμάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Ο σκοπός της χρήσης μείωση χαρακτηριστικών είναι να περιορίζω ο αριθμός των χαρακτηριστικά (ή μεταβλητές) που πρέπει να επεξεργαστεί ο υπολογιστής για να εκτελέσει τη λειτουργία του. Μείωση χαρακτηριστικών χρησιμοποιείται για τη μείωση του αριθμού των διαστάσεων, καθιστώντας τα δεδομένα λιγότερο αραιά και πιο στατιστικά σημαντικά για μηχανική μάθηση εφαρμογές.
Ομοίως, μπορείτε να ρωτήσετε, τι είναι η μείωση διαστάσεων στη μηχανική μάθηση;
Στα στατιστικά, μηχανική μάθηση και θεωρία πληροφοριών, μείωση διαστάσεων ή μείωση της διάστασης είναι η διαδικασία του αναγωγικός ο αριθμός των τυχαίων μεταβλητών που εξετάζονται λαμβάνοντας ένα σύνολο από κύριες μεταβλητές. Οι προσεγγίσεις μπορούν να χωριστούν σε επιλογή χαρακτηριστικών και εξαγωγή χαρακτηριστικών.
Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, ποιοι είναι οι 3 τρόποι μείωσης της διάστασης; 3. Κοινές τεχνικές μείωσης διαστάσεων
- 3.1 Αναλογία τιμής που λείπει. Ας υποθέσουμε ότι σας δίνεται ένα σύνολο δεδομένων.
- 3.2 Φίλτρο χαμηλής διακύμανσης.
- 3.3 Φίλτρο υψηλής συσχέτισης.
- 3.4 Τυχαίο Δάσος.
- 3.5 Εξάλειψη λειτουργιών προς τα πίσω.
- 3.6 Προώθηση επιλογής χαρακτηριστικών.
- 3.7 Ανάλυση παραγόντων.
- 3.8 Ανάλυση κύριου στοιχείου (PCA)
Εκτός από τα παραπάνω, ποιο από τα παρακάτω απαιτεί μείωση χαρακτηριστικών στη μηχανική εκμάθηση;
ο απαιτεί μείωση χαρακτηριστικών στη μηχανική μάθηση είναι άσχετα και περιττά χαρακτηριστικά , Περιορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης, Περιορισμένοι υπολογιστικοί πόροι. Αυτή η επιλογή είναι εντελώς αυτόματη και επιλέγει τα χαρακτηριστικά από τα δεδομένα που σχετίζονται με την προγνωστική μοντελοποίηση.
Τι είναι η εξαγωγή χαρακτηριστικών στη μηχανική εκμάθηση;
Εξαγωγή χαρακτηριστικών είναι μια διαδικασία μείωσης διαστάσεων με την οποία ένα αρχικό σύνολο ακατέργαστων δεδομένων μειώνεται σε πιο διαχειρίσιμες ομάδες για επεξεργασία. Ένα χαρακτηριστικό αυτών των μεγάλων συνόλων δεδομένων είναι ο μεγάλος αριθμός μεταβλητών που απαιτούν πολλούς υπολογιστικούς πόρους για την επεξεργασία τους.
Συνιστάται:
Ποια είναι η καλύτερη γλώσσα για μηχανική εκμάθηση;
Η μηχανική εκμάθηση είναι ένας αναπτυσσόμενος τομέας της επιστήμης των υπολογιστών και πολλές γλώσσες προγραμματισμού υποστηρίζουν το πλαίσιο και τις βιβλιοθήκες ML. Μεταξύ όλων των γλωσσών προγραμματισμού, η Python είναι η πιο δημοφιλής επιλογή ακολουθούμενη από C++, Java, JavaScript και C#
Είναι η μηχανική εκμάθηση χωρίς επίβλεψη;
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης, όπου δεν χρειάζεται να επιβλέπετε το μοντέλο. Η μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση σάς βοηθά να βρίσκετε κάθε είδους άγνωστα μοτίβα στα δεδομένα. Η ομαδοποίηση και η συσχέτιση είναι δύο τύποι μάθησης χωρίς επίβλεψη
Τι είναι καλύτερο για μηχανική εκμάθηση Java ή Python;
Ταχύτητα: Η Java είναι ταχύτερη από την Python Η Java είναι 25 φορές πιο γρήγορη από την Python. Ενδιάμεσα συγχρονισμού, η Java κερδίζει την Python. Η Java είναι η καλύτερη επιλογή για τη δημιουργία μεγάλων και σύνθετων εφαρμογών μηχανικής μάθησης λόγω των εξαιρετικών εφαρμογών κλιμάκωσης
Τι είναι η ανάπτυξη μοντέλου στη μηχανική εκμάθηση;
Τι είναι η ανάπτυξη μοντέλου; Η ανάπτυξη είναι η μέθοδος με την οποία ενσωματώνετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης σε ένα υπάρχον περιβάλλον παραγωγής για τη λήψη πρακτικών επιχειρηματικών αποφάσεων με βάση δεδομένα
Τι είναι η ανάπτυξη στη μηχανική εκμάθηση;
Η ανάπτυξη είναι η μέθοδος με την οποία ενσωματώνετε το μοντέλο εκμάθησης μηχανών σε ένα υπάρχον περιβάλλον παραγωγής για να λαμβάνετε πρακτικές επιχειρηματικές αποφάσεις με βάση δεδομένα