2025 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2025-01-22 17:17
İstifadə məqsədi xüsusiyyətin azalması üçün azaltmaq sayı xüsusiyyətləri (və ya dəyişənlər) kompüter öz funksiyasını yerinə yetirmək üçün emal etməlidir. Xüsusiyyətin azaldılması ölçülərin sayını azaltmaq üçün istifadə olunur, məlumatı daha az seyrək və statistik cəhətdən daha əhəmiyyətli edir maşın öyrənməsi tətbiqlər.
Eynilə, siz soruşa bilərsiniz, maşın öyrənməsində ölçülərin azalması nədir?
Statistikada, maşın öyrənməsi və informasiya nəzəriyyəsi, ölçülərin azalması və ya ölçülərin azalması prosesidir azaldılması əsas dəyişənlər toplusunu əldə etməklə nəzərdən keçirilən təsadüfi dəyişənlərin sayı. Yanaşmalar xüsusiyyət seçimi və xüsusiyyət çıxarılmasına bölünə bilər.
Bir də soruşa bilərsiniz, ölçüləri azaltmağın 3 yolu nədir? 3. Ümumi Ölçülərin Azaldılması Texnikaları
- 3.1 Çatışmayan Dəyər Nisbi. Tutaq ki, sizə məlumat dəsti verilib.
- 3.2 Aşağı Dəyişiklik Filtri.
- 3.3 Yüksək Korrelyasiya filtri.
- 3.4 Təsadüfi meşə.
- 3.5 Geri Xüsusiyyətin aradan qaldırılması.
- 3.6 İrəli Xüsusiyyət Seçimi.
- 3.7 Faktor təhlili.
- 3.8 Əsas Komponent Analizi (PCA)
Yuxarıdakılardan əlavə, aşağıdakılardan hansı maşın öyrənməsində xüsusiyyətlərin azaldılmasını tələb edir?
The maşın öyrənməsində funksiyaların azaldılmasını tələb edir əhəmiyyətsiz və lazımsızdır xüsusiyyətləri , Məhdud təlim məlumatları, Məhdud hesablama resursları. Bu seçim tamamilə avtomatikdir və proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə ilə əlaqəli olan atributları məlumatlardan seçir.
Maşın öyrənməsində xüsusiyyət çıxarılması nədir?
Xüsusiyyətlərin çıxarılması ilkin xam məlumat dəstinin emal üçün daha idarə edilə bilən qruplara endirilməsi ilə ölçülərin azaldılması prosesidir. Bu böyük məlumat dəstlərinin xarakterik xüsusiyyəti emal etmək üçün çoxlu hesablama resursları tələb edən çoxlu sayda dəyişənlərdir.
Tövsiyə:
Maşın öyrənməsində ümumiləşdirmə xətası nədir?
Maşın öyrənməsi və statistik öyrənmə nəzəriyyəsində nəzarət edilən öyrənmə tətbiqlərində ümumiləşdirmə xətası (nümunədən kənar xəta kimi də tanınır) alqoritmin əvvəllər görünməmiş məlumatlar üçün nəticə dəyərlərini nə dərəcədə dəqiq proqnozlaşdıra bilməsinin ölçüsüdür
Maşın öyrənməsində model sürüşməsi nədir?
Vikipediyadan, pulsuz ensiklopediyadan. Proqnozlaşdırma analitikasında və maşın öyrənməsində konsepsiyanın sürüşməsi, modelin proqnozlaşdırmağa çalışdığı hədəf dəyişənin statistik xüsusiyyətlərinin zamanla gözlənilməz şəkildə dəyişməsi deməkdir. Bu problemlərə səbəb olur, çünki zaman keçdikcə proqnozlar daha az dəqiq olur
Maşın öyrənməsində çərçivə nədir?
Machine Learning Framework nədir. Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara əsas alqoritmlərin incəliklərinə girmədən maşın öyrənmə modellərini daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir
Maşın öyrənməsində reqressiya problemi nədir?
Reqressiya problemi çıxış dəyişəninin “əmək haqqı” və ya “çəki” kimi real və ya davamlı dəyər olduğu zaman yaranır. Çox müxtəlif modellərdən istifadə etmək olar, ən sadəi xətti reqressiyadır. O, məlumatları nöqtələrdən keçən ən yaxşı hiper təyyarə ilə uyğunlaşdırmağa çalışır
Maşın öyrənməsində model yerləşdirmə nədir?
Model Yerləşdirmə nədir? Yerləşdirmə məlumatlara əsaslanaraq praktiki biznes qərarları qəbul etmək üçün maşın öyrənmə modelini mövcud istehsal mühitinə inteqrasiya etdiyiniz üsuldur