Video: Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցման առանձնահատկությունների կրճատումը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Օգտագործման նպատակը առանձնահատկությունների կրճատում է նվազեցնել համարը Հատկություններ (կամ փոփոխականներ), որոնք համակարգիչը պետք է մշակի իր գործառույթը կատարելու համար: Առանձնահատկությունների կրճատում օգտագործվում է չափերի քանակը նվազեցնելու համար՝ դարձնելով տվյալները պակաս նոսր և վիճակագրորեն ավելի նշանակալի մեքենայական ուսուցում հավելվածներ։
Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե ինչ է չափումների կրճատումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Վիճակագրության մեջ, մեքենայական ուսուցում և տեղեկատվության տեսությունը, ծավալների կրճատում կամ չափի կրճատում գործընթացն է նվազեցնելով դիտարկվող պատահական փոփոխականների թիվը՝ ստանալով հիմնական փոփոխականների մի շարք: Մոտեցումները կարելի է բաժանել առանձնահատկությունների ընտրության և առանձնահատկությունների արդյունահանման:
Կարելի է նաև հարցնել՝ որո՞նք են հարթությունը նվազեցնելու 3 եղանակները: 3. Չափերի կրճատման ընդհանուր տեխնիկա
- 3.1 Բացակայող արժեքի հարաբերակցություն: Ենթադրենք, որ ձեզ տրված է տվյալների բազա:
- 3.2 Ցածր շեղումների զտիչ:
- 3.3 Բարձր հարաբերակցության զտիչ:
- 3.4 Պատահական անտառ.
- 3.5 Հետադարձ հատկանիշի վերացում:
- 3.6 Առաջարկվող հատկանիշի ընտրություն:
- 3.7 Գործոնների վերլուծություն.
- 3.8 Հիմնական բաղադրիչի վերլուծություն (PCA)
Բացի վերը նշվածից, ո՞րն է պահանջում մեքենայական ուսուցման առանձնահատկությունների կրճատում:
Այն պահանջում է մեքենայական ուսուցման առանձնահատկությունների կրճատում անտեղի են և ավելորդ Հատկություններ , Սահմանափակ ուսուցման տվյալներ, Սահմանափակ հաշվողական ռեսուրսներ։ Այս ընտրությունը լիովին ավտոմատ է և ընտրում է այն ատրիբուտները տվյալներից, որոնք կապված են կանխատեսող մոդելավորման հետ:
Ի՞նչ է հատկանիշի արդյունահանումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Առանձնահատկությունների արդյունահանում ծավալների կրճատման գործընթաց է, որով չմշակված տվյալների նախնական հավաքածուն վերամշակման համար կրճատվում է ավելի կառավարելի խմբերի: Այս մեծ տվյալների հավաքածուների հատկանիշը մեծ թվով փոփոխականներ են, որոնք մշակման համար պահանջում են շատ հաշվողական ռեսուրսներ:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է մեքենայական ուսուցման լավագույն լեզուն:
Մեքենայական ուսուցումը համակարգչային գիտության աճող ոլորտ է և ծրագրավորման մի քանի լեզուներ աջակցում են ML շրջանակներին և գրադարաններին: Ծրագրավորման բոլոր լեզուների թվում Python-ն ամենահայտնի ընտրությունն է, որին հաջորդում են C++, Java, JavaScript և C#:
Ի՞նչ է ընդհանրացման սխալը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայի ուսուցման և վիճակագրական ուսուցման տեսության վերահսկվող ուսուցման կիրառություններում ընդհանրացման սխալը (նաև հայտնի է որպես նմուշից դուրս սխալ) չափում է, թե որքան ճշգրիտ է ալգորիթմը կարող կանխատեսել արդյունքի արժեքները նախկինում չտեսնված տվյալների համար:
Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
Ի՞նչ է մոդելային դրեյֆը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից։ Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման մեջ հայեցակարգի շեղումը նշանակում է, որ թիրախ փոփոխականի վիճակագրական հատկությունները, որոնք մոդելը փորձում է կանխատեսել, ժամանակի ընթացքում փոխվում են անկանխատեսելի ձևերով: Սա խնդիրներ է առաջացնում, քանի որ ժամանակի ընթացքում կանխատեսումները դառնում են ավելի քիչ ճշգրիտ
Ի՞նչ է շրջանակը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ինչ է մեքենայական ուսուցման շրջանակը: Մեքենայական ուսուցման շրջանակը ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին ավելի հեշտությամբ և արագ կառուցել մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների խորամանկության մեջ մտնելու: