Video: Čo je redukcia funkcií v strojovom učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Účel použitia redukcia funkcií je do znížiť počet Vlastnosti (alebo premenné), ktoré musí počítač spracovať, aby mohol vykonávať svoju funkciu. Zníženie funkcií sa používa na zníženie počtu dimenzií, vďaka čomu sú údaje menej riedke a štatisticky významnejšie pre strojové učenie aplikácie.
Podobne sa môžete pýtať, čo je redukcia rozmerov v strojovom učení?
v štatistikách strojové učenie a teória informácie, redukcia rozmerov alebo zmenšenie rozmerov je proces zníženie počet uvažovaných náhodných premenných získaním súboru hlavných premenných. Prístupy možno rozdeliť na výber funkcií a extrakciu funkcií.
Možno sa tiež opýtať, aké sú 3 spôsoby zníženia rozmerov? 3. Bežné techniky znižovania rozmerov
- 3.1 Pomer chýbajúcej hodnoty. Predpokladajme, že ste dostali súbor údajov.
- 3.2 Filter s nízkou odchýlkou.
- 3.3 Vysoko korelačný filter.
- 3.4 Náhodný les.
- 3.5 Odstránenie spätných funkcií.
- 3.6 Dopredný výber funkcií.
- 3.7 Faktorová analýza.
- 3.8 Analýza hlavných komponentov (PCA)
Ktorá z nasledujúcich možností okrem vyššie uvedeného vyžaduje obmedzenie funkcií strojového učenia?
The vyžaduje obmedzenie funkcií strojového učenia sú irelevantné a nadbytočné Vlastnosti , Obmedzené školiace údaje, Obmedzené výpočtové zdroje. Tento výber je úplne automatický a vyberá atribúty z údajov, ktoré súvisia s prediktívnym modelovaním.
Čo je extrakcia funkcií v strojovom učení?
Extrakcia funkcií je proces znižovania rozmerov, ktorým sa počiatočný súbor nespracovaných údajov redukuje na lepšie zvládnuteľné skupiny na spracovanie. Charakteristickým znakom týchto veľkých súborov údajov je veľké množstvo premenných, ktoré si vyžadujú veľké množstvo výpočtových zdrojov na spracovanie.
Odporúča:
Čo je to chyba zovšeobecnenia v strojovom učení?
V aplikáciách riadeného učenia v strojovom učení a teórii štatistického učenia je chyba zovšeobecnenia (známa aj ako chyba mimo vzorky) mierou toho, ako presne je algoritmus schopný predpovedať výsledné hodnoty pre predtým nevidené údaje
Čo je to modelový drift v strojovom učení?
Z Wikipédie, voľnej encyklopédie. V prediktívnej analytike a strojovom učení pojem drift znamená, že štatistické vlastnosti cieľovej premennej, ktorú sa model snaží predpovedať, sa v priebehu času menia nepredvídateľným spôsobom. To spôsobuje problémy, pretože predpovede sa časom stávajú menej presné
Čo je regresný problém v strojovom učení?
Regresný problém je, keď výstupná premenná je reálna alebo spojitá hodnota, ako napríklad „plat“alebo „váha“. Je možné použiť mnoho rôznych modelov, najjednoduchší je lineárna regresia. Snaží sa prispôsobiť dáta najlepšej hyper-rovine, ktorá prechádza bodmi
Čo je nasadenie modelu v strojovom učení?
Čo je nasadenie modelu? Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho produkčného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch
Čo je nasadenie v strojovom učení?
Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho výrobného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch