Video: Hvad er funktionsreduktion i maskinlæring?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Formålet med at bruge funktionsreduktion er til reducere antallet af funktioner (eller variabler), som computeren skal behandle for at udføre sin funktion. Funktionsreduktion bruges til at reducere antallet af dimensioner, hvilket gør dataene mindre sparsomme og mere statistisk signifikante for maskinelæring applikationer.
På samme måde kan du spørge, hvad er dimensionsreduktion i maskinlæring?
I statistik, maskinelæring og informationsteori, dimensionsreduktion eller dimensionsreduktion er processen med reducerende antallet af tilfældige variabler under overvejelse ved at opnå et sæt af principielle variable. Tilgange kan opdeles i funktionsvalg og funktionsudtræk.
Man kan også spørge, hvad er 3 måder at reducere dimensionalitet på? 3. Almindelige dimensionsreduktionsteknikker
- 3.1 Manglende værdiforhold. Antag, at du får et datasæt.
- 3.2 Filter med lav varians.
- 3.3 Højkorrelationsfilter.
- 3.4 Tilfældig skov.
- 3.5 Fjernelse af tilbagegående funktioner.
- 3.6 Fremsend funktionsvalg.
- 3.7 Faktoranalyse.
- 3.8 Principal Component Analysis (PCA)
Udover ovenstående, hvilket af følgende kræver funktionsreduktion i maskinlæring?
Det nødvendiggør funktionsreduktion i maskinlæring er irrelevante og overflødige funktioner , Begrænsede træningsdata, Begrænsede beregningsressourcer. Dette valg er helt automatisk, og det vælger de attributter fra dataene, der er relateret til den prædiktive modellering.
Hvad er funktionsekstraktion i maskinlæring?
Funktionsudtræk er en proces med dimensionalitetsreduktion, hvorved et indledende sæt af rådata reduceres til mere håndterbare grupper til behandling. Et kendetegn ved disse store datasæt er et stort antal variabler, som kræver mange computerressourcer at behandle.
Anbefalede:
Hvad er generaliseringsfejl i maskinlæring?
I overvågede læringsapplikationer inden for maskinlæring og statistisk læringsteori er generaliseringsfejl (også kendt som fejlen uden for stikprøven) et mål for, hvor nøjagtigt en algoritme er i stand til at forudsige udfaldsværdier for tidligere usete data
Hvad er maskinlæring ved hjælp af Python?
Introduktion til maskinlæring ved hjælp af Python. Machine learning er en type kunstig intelligens (AI), der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Maskinlæring fokuserer på udviklingen af computerprogrammer, der kan ændre sig, når de udsættes for nye data
Hvad skal jeg lære til maskinlæring?
Det ville være bedre, hvis du lærer mere om følgende emne i detaljer, før du begynder at lære maskinlæring. Sandsynlighedsteori. Lineær algebra. Grafteori. Optimeringsteori. Bayesianske metoder. Calculus. Multivariat beregning. Og programmeringssprog og databaser som:
Hvad er maskinlæring i kunstig intelligens?
Machine learning (ML) er den gren af videnskaben, der er dedikeret til studiet af algoritmer og statistiske modeller, som computersystemer bruger til at udføre en specifik opgave uden at bruge eksplicitte instruktioner og i stedet stole på mønstre og inferens. Det ses som en delmængde af kunstig intelligens
Hvad kan vi bruge maskinlæring til?
Heri deler vi nogle få eksempler på maskinlæring, som vi bruger til hverdag og måske ikke aner, at de er drevet af ML. Virtuelle personlige assistenter. Forudsigelser under pendling. Videoer Overvågning. Sociale medietjenester. Filtrering af e-mail-spam og malware. Online kundesupport. Forfining af søgemaskineresultater