Video: Ce este reducerea caracteristicilor în învățarea automată?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52
Scopul utilizării reducerea caracteristicilor este să reduce numarul Caracteristici (sau variabile) pe care computerul trebuie să le proceseze pentru a-și îndeplini funcția. Reducerea caracteristicilor este folosit pentru a reduce numărul de dimensiuni, făcând datele mai puțin rare și mai semnificative statistic pentru învățare automată aplicatii.
În mod similar, vă puteți întreba, ce este reducerea dimensiunii în învățarea automată?
În statistici, învățare automată și teoria informației, reducerea dimensionalității sau reducerea dimensiunii este procesul de reduce numărul de variabile aleatoare luate în considerare prin obținerea unui set de variabile principale. Abordările pot fi împărțite în selectarea caracteristicilor și extragerea caracteristicilor.
Se mai poate întreba, care sunt 3 moduri de reducere a dimensionalității? 3. Tehnici comune de reducere a dimensionalității
- 3.1 Raportul valorii lipsă. Să presupunem că vi se oferă un set de date.
- 3.2 Filtru de variație scăzută.
- 3.3 Filtru de corelație ridicată.
- 3.4 Pădurea aleatorie.
- 3.5 Eliminarea caracteristicilor înapoi.
- 3.6 Selectarea caracteristicii înainte.
- 3.7 Analiza factorială.
- 3.8 Analiza componentelor principale (PCA)
În afară de mai sus, care dintre următoarele necesită reducerea caracteristicilor în învățarea automată?
The necesită reducerea caracteristicilor în învățarea automată sunt irelevante și redundante Caracteristici , Date limitate de antrenament, Resurse de calcul limitate. Această selecție este complet automată și selectează atributele din datele care sunt legate de modelarea predictivă.
Ce este extragerea de caracteristici în învățarea automată?
Extragerea caracteristicilor este un proces de reducere a dimensionalității prin care un set inițial de date brute este redus la grupuri mai ușor de gestionat pentru procesare. O caracteristică a acestor seturi mari de date este un număr mare de variabile care necesită o mulțime de resurse de calcul pentru a procesa.
Recomandat:
Care este cel mai bun limbaj pentru învățarea automată?
Învățarea automată este o zonă în creștere a informaticii și mai multe limbaje de programare acceptă cadru și biblioteci ML. Dintre toate limbajele de programare, Python este cea mai populară alegere, urmată de C++, Java, JavaScript și C#
Ce este eroarea de generalizare în învățarea automată?
În aplicațiile de învățare supravegheată din învățarea automată și teoria învățării statistice, eroarea de generalizare (cunoscută și sub numele de eroare în afara eșantionului) este o măsură a cât de precis este un algoritm capabil să prezică valorile rezultatelor pentru date nevăzute anterior
Învățarea automată este nesupravegheată?
Învățarea nesupravegheată este o tehnică de învățare automată, în care nu trebuie să supravegheați modelul. Învățarea automată nesupravegheată vă ajută să găsiți tot felul de modele necunoscute în date. Clustering și Asociere sunt două tipuri de învățare nesupravegheată
Ce este învățarea automată folosind Python?
Introducere în învățarea automată folosind Python. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială (AI) care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea automată se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care se pot schimba atunci când sunt expuse la date noi
Ce este învățarea automată în inteligența artificială?
Învățarea automată (ML) este ramura științei dedicată studiului algoritmilor și modelelor statistice pe care sistemele de calcul le folosesc pentru a îndeplini o anumită sarcină fără a folosi instrucțiuni explicite, bazându-se în schimb pe modele și inferențe. Este văzută ca un subset al inteligenței artificiale