Video: Wat is functievermindering bij machine learning?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
Het doel van het gebruik functiereductie is om verminderen het aantal Kenmerken (of variabelen) die de computer moet verwerken om zijn functie uit te voeren. Functiereductie wordt gebruikt om het aantal dimensies te verminderen, waardoor de gegevens minder schaars en statistisch significanter worden voor machine learning toepassingen.
Evenzo kunt u zich afvragen: wat is dimensiereductie in machine learning?
In statistieken, machine learning en informatietheorie, dimensionaliteit reductie of afmeting reductie is het proces van verminderen het aantal willekeurige variabelen dat wordt overwogen door een reeks hoofdvariabelen te verkrijgen. Benaderingen kunnen worden onderverdeeld in kenmerkselectie en kenmerkextractie.
Men kan zich ook afvragen, wat zijn 3 manieren om dimensionaliteit te verminderen? 3. Gemeenschappelijke technieken voor het verminderen van dimensies
- 3.1 Ontbrekende waardeverhouding. Stel dat u een dataset krijgt.
- 3.2 Lage variantiefilter.
- 3.3 Hoge correlatiefilter.
- 3.4 Willekeurig bos.
- 3.5 Eliminatie van achterwaartse kenmerken.
- 3.6 Functieselectie doorsturen.
- 3.7 Factoranalyse.
- 3.8 Hoofdcomponentenanalyse (PCA)
Voor welke van de volgende zaken is naast het bovenstaande een vermindering van machine learning nodig?
De vereist vermindering van functies in machine learning zijn niet relevant en overbodig Kenmerken , Beperkte trainingsgegevens, Beperkte computerbronnen. Deze selectie is volledig automatisch en selecteert de attributen uit de data die gerelateerd zijn aan de voorspellende modellering.
Wat is functie-extractie in machine learning?
Functie-extractie is een proces van dimensionaliteitsreductie waarbij een eerste set onbewerkte gegevens wordt teruggebracht tot beter beheersbare groepen voor verwerking. Kenmerkend voor deze grote datasets is een groot aantal variabelen die veel rekenkracht vergen om te verwerken.
Aanbevolen:
Wat is een generalisatiefout bij machine learning?
In gesuperviseerde leertoepassingen in machine learning en statistische leertheorie, is generalisatiefout (ook bekend als de out-of-sample-fout) een maatstaf voor hoe nauwkeurig een algoritme uitkomstwaarden kan voorspellen voor voorheen onzichtbare gegevens
Wat is snoeien bij deep learning?
Snoeien is een techniek in deep learning die helpt bij de ontwikkeling van kleinere en efficiëntere neurale netwerken. Het is een modeloptimalisatietechniek waarbij onnodige waarden in de gewichtstensor worden geëlimineerd
Wat is modeldrift bij machine learning?
Van Wikipedia, de gratis encyclopedie. In voorspellende analyses en machine learning betekent de concept drift dat de statistische eigenschappen van de doelvariabele, die het model probeert te voorspellen, in de loop van de tijd op onvoorziene manieren veranderen. Dit veroorzaakt problemen omdat de voorspellingen minder nauwkeurig worden naarmate de tijd verstrijkt
Wat is een regressieprobleem bij machine learning?
Een regressieprobleem is wanneer de uitvoervariabele een reële of continue waarde is, zoals "salaris" of "gewicht". Er kunnen veel verschillende modellen worden gebruikt, de eenvoudigste is de lineaire regressie. Het probeert gegevens te passen met het beste hypervlak dat door de punten gaat
Wat is een raamwerk bij deep learning?
Een deep learning framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee we eenvoudiger en sneller deep learning-modellen kunnen bouwen, zonder in details te treden van onderliggende algoritmen. Ze bieden een duidelijke en beknopte manier om modellen te definiëren met behulp van een verzameling vooraf gebouwde en geoptimaliseerde componenten