Видео: Что такое сокращение функций в машинном обучении?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Цель использования сокращение функций это к уменьшать количество Особенности (или переменные), которые компьютер должен обработать для выполнения своей функции. Уменьшение функции используется для уменьшения количества измерений, делая данные менее разреженными и более статистически значимыми для машинное обучение Приложения.
Точно так же вы можете спросить, что такое сокращение размерности в машинном обучении?
В статистике машинное обучение , и теория информации, уменьшение размерности или уменьшение размеров это процесс сокращение количество рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных. Подходы можно разделить на выбор признаков и извлечение признаков.
Можно также спросить, каковы 3 способа уменьшения размерности? 3. Общие методы уменьшения размерности
- 3.1 Соотношение отсутствующих значений. Предположим, вам дан набор данных.
- 3.2 Фильтр с низкой дисперсией.
- 3.3 Фильтр высокой корреляции.
- 3.4 Случайный лес.
- 3.5 Устранение обратной функции.
- 3.6 Прямой выбор функции.
- 3.7 Факторный анализ.
- 3.8 Анализ главных компонентов (PCA)
Помимо вышеперечисленного, что из перечисленного требует сокращения функций в машинном обучении?
В требует сокращения функций в машинном обучении неактуальны и избыточны Особенности , Ограниченные данные для обучения, Ограниченные вычислительные ресурсы. Этот выбор полностью автоматический, и он выбирает атрибуты из данных, которые связаны с прогнозным моделированием.
Что такое извлечение признаков в машинном обучении?
Извлечение признаков - это процесс уменьшения размерности, при котором исходный набор необработанных данных сокращается до более управляемых групп для обработки. Характерной чертой этих больших наборов данных является большое количество переменных, для обработки которых требуется много вычислительных ресурсов.
Рекомендуемые:
Что такое ошибка обобщения в машинном обучении?
В приложениях контролируемого обучения в машинном обучении и теории статистического обучения ошибка обобщения (также известная как ошибка вне выборки) является мерой того, насколько точно алгоритм может предсказать значения результатов для ранее невидимых данных
Что такое сокращение в глубоком обучении?
Сокращение - это метод глубокого обучения, который помогает в разработке меньших и более эффективных нейронных сетей. Это метод оптимизации модели, который включает в себя удаление ненужных значений в тензоре весов
Что такое дрейф модели в машинном обучении?
Из Википедии, бесплатной энциклопедии. В прогнозной аналитике и машинном обучении дрейф концепции означает, что статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем изменяются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени
Что такое фреймворк в машинном обучении?
Что такое Machine Learning Framework. Платформа машинного обучения - это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет разработчикам более легко и быстро создавать модели машинного обучения, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов
Что такое развертывание модели в машинном обучении?
Что такое развертывание модели? Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных