Бейне: Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайту дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Қолдану мақсаты ерекшелігін азайту болып табылады азайту саны Мүмкіндіктер (немесе айнымалылар) компьютер өз функциясын орындау үшін өңдеуі керек. Мүмкіндіктерді азайту өлшемдер санын азайту үшін пайдаланылады, бұл деректерді азырақ және статистикалық маңыздырақ етеді машиналық оқыту қолданбалар.
Сол сияқты, сіз машиналық оқытудағы өлшемді азайту дегеніміз не деп сұрай аласыз?
Статистикада, машиналық оқыту және ақпарат теориясы, өлшемділіктің төмендеуі немесе өлшемді азайту процесі болып табылады азайту негізгі айнымалылар жиынын алу арқылы қарастырылатын кездейсоқ шамалардың саны. Тәсілдерді мүмкіндікті таңдау және мүмкіндікті шығару деп бөлуге болады.
Сондай-ақ сұрақ туындауы мүмкін, өлшемді азайтудың 3 жолы қандай? 3. Жалпы өлшемді азайту әдістері
- 3.1 Жетіспейтін мән қатынасы. Сізге деректер жинағы берілді делік.
- 3.2 Төмен ауытқу сүзгісі.
- 3.3 Жоғары корреляция сүзгісі.
- 3.4 Кездейсоқ орман.
- 3.5 Артқы мүмкіндікті жою.
- 3.6 Алға жіберу мүмкіндігін таңдау.
- 3.7 Факторлық талдау.
- 3.8 Негізгі құрамдас талдау (PCA)
Жоғарыда айтылғандардан басқа, төмендегілердің қайсысы машиналық оқыту мүмкіндігін азайтуды қажет етеді?
The машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайтуды қажет етеді маңызды емес және артық Мүмкіндіктер , Шектеулі оқу деректері, Шектеулі есептеу ресурстары. Бұл таңдау толығымен автоматты және ол болжамды модельдеуге қатысты деректерден атрибуттарды таңдайды.
Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді шығару дегеніміз не?
Ерекшеліктерді шығару бастапқы деректер жиынын өңдеу үшін басқарылатын топтарға азайтатын өлшемді азайту процесі болып табылады. Бұл үлкен деректер жиындарының сипаттамасы өңдеу үшін көп есептеу ресурстарын қажет ететін айнымалылардың үлкен саны болып табылады.
Ұсынылған:
Машиналық оқытудағы жалпылау қатесі дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы және статистикалық оқыту теориясындағы бақыланатын оқу қолданбаларында жалпылау қатесі (сонымен қатар үлгіден тыс қате ретінде белгілі) алгоритмнің бұрын көрмеген деректер үшін нәтиже мәндерін болжауға қабілеттілігінің өлшемі болып табылады
Машиналық оқытудағы модель дрейфі дегеніміз не?
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитика мен машиналық оқытуда концепцияның дрейфі модель болжауға тырысатын мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттері уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгеретінін білдіреді. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
Машиналық оқытудағы фреймворк дегеніміз не?
Machine Learning Framework дегеніміз не. Machine Learning Framework - бұл интерфейс, кітапхана немесе құрал, ол әзірлеушілерге негізгі алгоритмдердің ұсақ-түйегіне кірмей, машиналық оқыту үлгілерін оңай және жылдам құруға мүмкіндік береді
Машиналық оқытудағы регрессия мәселесі қандай?
Регрессия мәселесі - шығыс айнымалысы нақты немесе үздіксіз мән, мысалы, «жалақы» немесе «салмақ» болғанда. Көптеген әртүрлі модельдерді қолдануға болады, ең қарапайымы - сызықтық регрессия. Ол деректерді нүктелер арқылы өтетін ең жақсы гипер-жазықтықпен сәйкестендіруге тырысады
Машиналық оқытудағы фетуризация дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы табыстың көп бөлігі оқушы түсіне алатын инженерлік мүмкіндіктердегі сәттілік болып табылады. Функцияларды құрастыру – бастапқы деректерді болжамды модельдерге негізгі мәселені жақсырақ көрсететін мүмкіндіктерге түрлендіру процесі, нәтижесінде көрінбейтін деректерде үлгі дәлдігі жақсарады