Video: Vad är funktionsreduktion i maskininlärning?
2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53
Syftet med att använda funktionsminskning är att minska antalet funktioner (eller variabler) som datorn måste bearbeta för att utföra sin funktion. Funktionsminskning används för att minska antalet dimensioner, vilket gör data mindre gles och mer statistiskt signifikant för maskininlärning applikationer.
På samma sätt kan du fråga dig, vad är dimensionsreduktion i maskininlärning?
I statistiken, maskininlärning och informationsteori, dimensionsreduktion eller dimensionsminskning är processen för reducerande antalet slumpvariabler som övervägs genom att erhålla en uppsättning huvudvariabler. Tillvägagångssätt kan delas in i funktionsval och funktionsextraktion.
Man kan också fråga sig vilka tre sätt att reducera dimensionalitet? 3. Vanliga dimensionsminskningstekniker
- 3.1 Saknat värdeförhållande. Anta att du får en datauppsättning.
- 3.2 Filter med låg varians.
- 3.3 Högkorrelationsfilter.
- 3.4 Random Forest.
- 3.5 Eliminering av bakåtfunktioner.
- 3.6 Vidarebefordra funktionsval.
- 3.7 Faktoranalys.
- 3.8 Principal Component Analysis (PCA)
Förutom ovan, vilket av följande kräver funktionsreduktion i maskininlärning?
De kräver funktionsminskning i maskininlärning är irrelevanta och överflödiga funktioner , Begränsad utbildningsdata, Begränsade beräkningsresurser. Detta val är helt automatiskt och det väljer de attribut från data som är relaterade till den prediktiva modelleringen.
Vad är funktionsextraktion i maskininlärning?
Särdragsextraktion är en process för dimensionsreduktion genom vilken en initial uppsättning rådata reduceras till mer hanterbara grupper för bearbetning. Ett kännetecken för dessa stora datamängder är ett stort antal variabler som kräver mycket datorresurser att bearbeta.
Rekommenderad:
Vad är generaliseringsfel i maskininlärning?
I applikationer för övervakad inlärning inom maskininlärning och statistisk inlärningsteori är generaliseringsfel (även känt som felet utanför urvalet) ett mått på hur exakt en algoritm kan förutsäga utfallsvärden för tidigare osynliga data
Vad är maskininlärning med Python?
Introduktion till maskininlärning med Python. Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens (AI) som ger datorer förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerad. Maskininlärning fokuserar på utvecklingen av datorprogram som kan förändras när de utsätts för ny data
Vad ska jag lära mig för maskininlärning?
Det skulle vara bättre om du lär dig mer om följande ämne i detalj innan du börjar lära dig maskininlärning. Sannolikhetsteori. Linjär algebra. Grafteori. Optimeringsteori. Bayesianska metoder. Kalkyl. Multivariat kalkyl. Och programmeringsspråk och databaser som:
Vad är maskininlärning inom artificiell intelligens?
Maskininlärning (ML) är den gren av vetenskapen som ägnar sig åt studiet av algoritmer och statistiska modeller som datorsystem använder för att utföra en specifik uppgift utan att använda explicita instruktioner, istället förlitar sig på mönster och slutledningar. Det ses som en delmängd av artificiell intelligens
Vad kan vi använda maskininlärning till?
Här delar vi några exempel på maskininlärning som vi använder varje dag och som kanske inte har någon aning om att de drivs av ML. Virtuella personliga assistenter. Förutsägelser under pendling. Videor Övervakning. Sociala medietjänster. Filtrering av skräppost och skadlig programvara. Kundsupport online. Förfining av sökmotorresultat