Video: Wat is kenmerkvermindering in masjienleer?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
Die doel van die gebruik kenmerk vermindering is om verminder die aantal kenmerke (of veranderlikes) wat die rekenaar moet verwerk om sy funksie te verrig. Kenmerkvermindering word gebruik om die aantal dimensies te verminder, wat die data minder yl en meer statisties betekenisvol maak vir Masjienleer toepassings.
Net so kan jy vra, wat is dimensievermindering in masjienleer?
In statistiek, Masjienleer en inligtingsteorie, dimensionaliteit vermindering of dimensie vermindering is die proses van verminder die aantal ewekansige veranderlikes wat oorweeg word deur 'n stel hoofveranderlikes te verkry. Benaderings kan verdeel word in kenmerkkeuse en kenmerkonttrekking.
Mens kan ook vra, wat is 3 maniere om dimensionaliteit te verminder? 3. Algemene Dimensionaliteit Reduksie Tegnieke
- 3.1 Ontbrekende waardeverhouding. Gestel jy kry 'n datastel.
- 3.2 Lae Variansie Filter.
- 3.3 Hoë Korrelasie filter.
- 3.4 Willekeurige woud.
- 3.5 Uitskakeling van terugwaartse kenmerke.
- 3.6 Stuur kenmerkkeuse.
- 3.7 Faktorontleding.
- 3.8 Hoofkomponentanalise (PCA)
Behalwe hierbo, watter van die volgende noodsaak kenmerkvermindering in masjienleer?
Die noodsaak kenmerkvermindering in masjienleer is irrelevant en oorbodig kenmerke , Beperkte opleidingsdata, Beperkte berekeningshulpbronne. Hierdie keuse is heeltemal outomaties en dit kies die eienskappe uit die data wat verband hou met die voorspellende modellering.
Wat is kenmerkonttrekking in masjienleer?
Funksie onttrekking is 'n proses van dimensionaliteitsvermindering waardeur 'n aanvanklike stel rou data gereduseer word tot meer hanteerbare groepe vir verwerking. 'n Kenmerk van hierdie groot datastelle is 'n groot aantal veranderlikes wat baie rekenaarhulpbronne benodig om te verwerk.
Aanbeveel:
Wat is die beste taal vir masjienleer?
Masjienleer is 'n groeiende gebied van rekenaarwetenskap en verskeie programmeertale ondersteun ML-raamwerk en biblioteke. Onder al die programmeertale is Python die gewildste keuse, gevolg deur C++, Java, JavaScript en C#
Wat is veralgemeningsfout in masjienleer?
In toesighoudende leertoepassings in masjienleer en statistiese leerteorie is veralgemeningsfout (ook bekend as die buite-steekproeffout) 'n maatstaf van hoe akkuraat 'n algoritme in staat is om uitkomswaardes vir voorheen ongesiene data te voorspel
Wat is masjienleer met Python?
Inleiding tot Masjienleer met Python. Masjienleer is 'n tipe kunsmatige intelligensie (KI) wat rekenaars die vermoë bied om te leer sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Masjienleer fokus op die ontwikkeling van rekenaarprogramme wat kan verander wanneer dit aan nuwe data blootgestel word
Wat moet ek leer vir masjienleer?
Dit sal beter wees as jy meer oor die volgende onderwerp in detail leer voordat jy masjienleer begin leer. Waarskynlikheidsteorie. Lineêre algebra. Grafiekteorie. Optimaliseringsteorie. Bayesiese metodes. Calculus. Meerveranderlike berekening. En programmeertale en databasisse soos:
Wat is masjienleer in kunsmatige intelligensie?
Masjienleer (ML) is die tak van die wetenskap wat gewy is aan die studie van algoritmes en statistiese modelle wat rekenaarstelsels gebruik om 'n spesifieke taak uit te voer sonder om eksplisiete instruksies te gebruik, wat eerder op patrone en afleidings staatmaak. Dit word gesien as 'n subset van kunsmatige intelligensie