Videó: Mi a funkciócsökkentés a gépi tanulásban?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
A felhasználás célja jellemző csökkentése az, hogy csökkenteni száma jellemzők (vagy változók), amelyeket a számítógépnek fel kell dolgoznia funkciójának ellátásához. Funkciócsökkentés a dimenziók számának csökkentésére szolgál, így az adatok kevésbé ritkák és statisztikailag szignifikánsabbak a számára gépi tanulás alkalmazások.
Hasonlóképpen felteheti a kérdést, hogy mi a dimenziócsökkentés a gépi tanulásban?
A statisztikákban gépi tanulás és információelmélet, dimenziócsökkentés vagy méretcsökkentés az a folyamat csökkenti a figyelembe vett valószínűségi változók száma főváltozók halmazának megszerzésével. A megközelítések jellemzők kiválasztására és jellemző kivonásra oszthatók.
Az is felmerülhet, hogy mi a 3 módja a dimenzionalitás csökkentésének? 3. Közös dimenziócsökkentési technikák
- 3.1 Hiányzó értékarány. Tegyük fel, hogy kapott egy adatkészletet.
- 3.2 Alacsony szórású szűrő.
- 3.3 Magas korrelációs szűrő.
- 3.4 Véletlenszerű erdő.
- 3.5 Visszamenőleges funkciók megszüntetése.
- 3.6 Továbbítási funkció kiválasztása.
- 3.7 Faktorelemzés.
- 3.8 Főkomponens-elemzés (PCA)
A fentieken kívül az alábbiak közül melyik szükségessé teszi a funkciók csökkentését a gépi tanulásban?
Az szükségessé teszi a funkciók csökkentését a gépi tanulásban irrelevánsak és feleslegesek jellemzők , Korlátozott képzési adatok, korlátozott számítási erőforrások. Ez a kiválasztás teljesen automatikus, és az adatokból választja ki azokat az attribútumokat, amelyek a prediktív modellezéshez kapcsolódnak.
Mi a funkciókivonás a gépi tanulásban?
Funkció kivonás egy dimenziócsökkentési folyamat, amelynek során a nyers adatok kezdeti készlete kezelhetőbb csoportokká redukálódik feldolgozás céljából. E nagy adatkészletek jellemzője a nagyszámú változó, amelyek feldolgozása sok számítási erőforrást igényel.
Ajánlott:
Mi az általánosítási hiba a gépi tanulásban?
A gépi tanulás és a statisztikai tanuláselmélet felügyelt tanulási alkalmazásaiban az általánosítási hiba (más néven mintán kívüli hiba) annak mértéke, hogy egy algoritmus milyen pontosan képes előrejelezni a korábban nem látott adatok kimeneti értékeit
Mi az a modellsodródás a gépi tanulásban?
A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából. A prediktív analitikában és a gépi tanulásban a koncepciósodródás azt jelenti, hogy a célváltozó statisztikai tulajdonságai, amelyeket a modell próbál megjósolni, idővel előre nem látható módon változnak. Ez problémákat okoz, mivel az előrejelzések az idő múlásával egyre kevésbé pontosak
Mi a keretrendszer a gépi tanulásban?
Mi az a gépi tanulási keretrendszer. A Machine Learning Framework olyan interfész, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyebben és gyorsabban építsenek gépi tanulási modelleket anélkül, hogy belemennének az alapul szolgáló algoritmusok kavicsaiba
Mi a regressziós probléma a gépi tanulásban?
Regressziós probléma az, ha a kimeneti változó valós vagy folytonos érték, például „fizetés” vagy „súly”. Sokféle modell használható, a legegyszerűbb a lineáris regresszió. Megpróbálja az adatokat a legjobb hipersíkhoz illeszteni, amely átmegy a pontokon
Mit jelent a modell bevezetése a gépi tanulásban?
Mi az a modellbevezetés? A telepítés az a módszer, amellyel egy gépi tanulási modellt integrálhat egy meglévő termelési környezetbe, hogy adatokon alapuló gyakorlati üzleti döntéseket hozhasson