Video: Che cos'è la riduzione delle funzionalità nell'apprendimento automatico?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Lo scopo dell'uso riduzione delle funzionalità è quello di ridurre il numero di caratteristiche (o variabili) che il computer deve elaborare per svolgere la sua funzione. Riduzione delle funzionalità viene utilizzato per diminuire il numero di dimensioni, rendendo i dati meno sparsi e più statisticamente significativi per apprendimento automatico applicazioni.
Allo stesso modo, potresti chiedere, cos'è la riduzione delle dimensioni nell'apprendimento automatico?
Nelle statistiche, apprendimento automatico e teoria dell'informazione, riduzione dimensionale o riduzione delle dimensioni è il processo di riducendo il numero di variabili casuali in esame ottenendo un insieme di variabili principali. Gli approcci possono essere suddivisi in selezione ed estrazione delle caratteristiche.
Ci si potrebbe anche chiedere, quali sono i 3 modi per ridurre la dimensionalità? 3. Tecniche comuni di riduzione della dimensionalità
- 3.1 Rapporto di valore mancante. Supponi di ricevere un set di dati.
- 3.2 Filtro a bassa varianza.
- 3.3 Filtro ad alta correlazione.
- 3.4 Foresta casuale.
- 3.5 Eliminazione delle funzioni precedenti.
- 3.6 Selezione delle funzioni in avanti.
- 3.7 Analisi Fattoriale.
- 3.8 Analisi dei componenti principali (PCA)
Oltre a quanto sopra, quale dei seguenti richiede la riduzione delle funzionalità nell'apprendimento automatico?
Il richiede la riduzione delle funzionalità nell'apprendimento automatico sono irrilevanti e ridondanti caratteristiche , Dati di addestramento limitati, Risorse di calcolo limitate. Questa selezione è completamente automatica e seleziona gli attributi dai dati relativi alla modellazione predittiva.
Che cos'è l'estrazione delle funzionalità nell'apprendimento automatico?
Estrazione delle caratteristiche è un processo di riduzione della dimensionalità mediante il quale un insieme iniziale di dati grezzi viene ridotto a gruppi più gestibili per l'elaborazione. Una caratteristica di questi grandi set di dati è un gran numero di variabili che richiedono molte risorse di elaborazione per essere elaborate.
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