Видео: Какво представлява намаляването на функциите в машинното обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Целта на използването намаляване на характеристиките е да намаляват броят на Характеристика (или променливи), които компютърът трябва да обработи, за да изпълни своята функция. Намаляване на характеристиките се използва за намаляване на броя на измеренията, което прави данните по-малко оскъдни и по-статистически значими за машинно обучение приложения.
По подобен начин може да попитате какво е намаляването на измеренията в машинното обучение?
В статистиката, машинно обучение и теория на информацията, намаляване на размерността или намаляване на размерите е процесът на намаляване броят на разглежданите случайни променливи чрез получаване на набор от главни променливи. Подходите могат да бъдат разделени на избор на характеристики и извличане на характеристики.
Човек може също да попита какви са 3 начина за намаляване на размерността? 3. Общи техники за намаляване на размерността
- 3.1 Коефициент на липсваща стойност. Да предположим, че ви е даден набор от данни.
- 3.2 Филтър с ниска дисперсия.
- 3.3 Филтър за висока корелация.
- 3.4 Случайна гора.
- 3.5 Елиминиране на обратна функция.
- 3.6 Избор на функция напред.
- 3.7 Факторен анализ.
- 3.8 Анализ на главните компоненти (PCA)
Освен по-горе, кое от следните изисква намаляване на функциите в машинното обучение?
В изисква намаляване на функциите в машинното обучение са неуместни и излишни Характеристика , Ограничени данни за обучение, Ограничени изчислителни ресурси. Този избор е напълно автоматичен и избира атрибутите от данните, които са свързани с прогнозното моделиране.
Какво е извличане на функции в машинното обучение?
Извличане на характеристики е процес на намаляване на размерността, чрез който първоначалният набор от необработени данни се свежда до по-управляеми групи за обработка. Характеристика на тези големи набори от данни е голям брой променливи, които изискват много изчислителни ресурси за обработка.
Препоръчано:
Какво представлява грешката в обобщението в машинното обучение?
В приложенията за контролирано обучение в машинното обучение и теорията на статистическото обучение грешката в обобщаването (известна още като грешка извън извадката) е мярка за това колко точно алгоритъмът е в състояние да предвиди стойности на резултатите за невиждани преди данни
Какво представлява машинното обучение с помощта на Python?
Въведение в машинното обучение с помощта на Python. Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който предоставя на компютрите способността да се учат, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да се променят, когато са изложени на нови данни
Какво представлява машинното обучение в изкуствения интелект?
Машинното обучение (ML) е клон на науката, посветен на изучаването на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват за изпълнение на конкретна задача, без да използват изрични инструкции, разчитайки вместо това на модели и изводи. То се разглежда като подмножество от изкуствен интелект
Какво представлява отклонението на модела в машинното обучение?
От Уикипедия, свободната енциклопедия. В предсказуемия анализ и машинното обучение, отклонението на концепцията означава, че статистическите свойства на целевата променлива, която моделът се опитва да предвиди, се променят с течение на времето по непредвидени начини. Това създава проблеми, защото прогнозите стават по-малко точни с течение на времето
Какво представлява рамката в машинното обучение?
Какво представлява рамката за машинно обучение. Рамката за машинно обучение е интерфейс, библиотека или инструмент, който позволява на разработчиците по-лесно и бързо да изграждат модели за машинно обучение, без да навлизат в същността на основните алгоритми