Video: Mashinani o'rganishda xususiyatlarni qisqartirish nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Foydalanish maqsadi xususiyatni kamaytirish uchun kamaytirish soni Xususiyatlari (yoki o'zgaruvchilar) o'z vazifasini bajarish uchun kompyuter qayta ishlash kerak. Xususiyatlarni kamaytirish o'lchovlar sonini kamaytirish uchun ishlatiladi, bu esa ma'lumotlarni kamroq siyrak va statistik ahamiyatga ega qiladi mashinani o'rganish ilovalar.
Xuddi shunday, siz so'rashingiz mumkin: mashinani o'rganishda o'lchamlarni qisqartirish nima?
Statistikada, mashinani o'rganish va axborot nazariyasi, o'lchamlarni kamaytirish yoki o'lchamlarni kamaytirish jarayonidir kamaytirish asosiy o'zgaruvchilar to'plamini olish yo'li bilan ko'rib chiqilayotgan tasodifiy o'zgaruvchilar soni. Yondashuvlarni xususiyat tanlash va xususiyatni ajratib olishga bo'lish mumkin.
Shuningdek, savol tug'ilishi mumkin, o'lchovni kamaytirishning 3 usuli qanday? 3. Umumiy o'lchamlarni qisqartirish usullari
- 3.1 etishmayotgan qiymat nisbati. Aytaylik, sizga ma'lumotlar to'plami berildi.
- 3.2 Kam farqli filtr.
- 3.3 Yuqori korrelyatsiya filtri.
- 3.4 Tasodifiy o'rmon.
- 3.5 Orqaga qarab xususiyatni yo'q qilish.
- 3.6 Oldinga xususiyatni tanlash.
- 3.7 Faktor tahlili.
- 3.8 Asosiy komponentlar tahlili (PCA)
Yuqoridagilardan tashqari, quyidagilardan qaysi biri mashinani o'rganish xususiyatini kamaytirishni talab qiladi?
The mashinani o'rganishda xususiyatlarni kamaytirishni talab qiladi ahamiyatsiz va ortiqcha Xususiyatlari , Cheklangan ta'lim ma'lumotlari, Cheklangan hisoblash resurslari. Ushbu tanlov butunlay avtomatik bo'lib, bashoratli modellashtirish bilan bog'liq bo'lgan ma'lumotlardan atributlarni tanlaydi.
Mashinani o'rganishda xususiyatlarni ajratib olish nima?
Xususiyatlarni chiqarish - bu o'lchamlarni kamaytirish jarayoni bo'lib, uning yordamida dastlabki ma'lumotlar to'plami qayta ishlash uchun boshqariladigan guruhlarga qisqartiriladi. Ushbu katta ma'lumotlar to'plamlarining o'ziga xos xususiyati - qayta ishlash uchun juda ko'p hisoblash resurslarini talab qiladigan ko'p sonli o'zgaruvchilar.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli