Представьте, что мы на пляже и набираем горсть сухого песка, как делали это в старые добрые времена, когда были детьми. Однако, будучи взрослым, давайте посмотрим на образец под микроскопом, ничего слишком мощного не требуется. Мы неизменно будем замечать в образце сотни тысяч различных компонентов — раковины различных форм и размеров, обломки горных пород, такие минералы, как кварц, полевой шпат, слюда и так далее. Но наш мозг быстро отличает частицы песка, какими бы разнообразными..

Введение Машинное обучение включает в себя множество вычислений и ресурсов, не говоря уже о сопутствующих ручных усилиях по анализу данных с использованием списка переменных. В этой ситуации полезны подходы к уменьшению размерности. Набор данных высокой размерности может быть преобразован в набор данных меньшей размерности с использованием подхода уменьшения размерности без ущерба для каких-либо критических характеристик исходных данных. Эти методы уменьшения размерности по существу..

Анализ главных компонентов (PCA) — это статистический метод, который широко используется для уменьшения размерности больших наборов данных. Цель PCA состоит в том, чтобы определить основную структуру данных, найдя направления максимальной дисперсии, также известные как основные компоненты. Эти основные компоненты используются для преобразования исходных данных в новый набор некоррелированных переменных, называемых оценками основных компонентов. В этой статье мы обсудим теорию и..

Руководство по методам уменьшения размерности в машинном обучении При обучении модели машинного обучения наличие в наборе данных большего количества функций, чем необходимо, может привести к множеству осложнений, неточностей и даже ошибок. Количество входных функций (столбцов или переменных), присутствующих в данном наборе данных, называется его размерностью , а наборы данных с большим количеством функций называются многомерными наборами данных. В этой статье мы обсуждаем..

Здравствуйте, и спасибо, что читаете мой блог. В этом подробном руководстве я поделюсь своими знаниями и опытом по одной из самых важных и широко обсуждаемых тем в науке о данных: PCA для уменьшения размерности и визуализации. Что такое уменьшение размерности? Уменьшение размерности — это фундаментальный метод, используемый для упрощения сложных наборов данных за счет уменьшения количества признаков или переменных при сохранении важной информации. Этот метод особенно полезен для..

Уменьшение размерности — это метод, используемый в машинном обучении для уменьшения количества функций или переменных в наборе данных при сохранении как можно большего количества информации. Он часто используется для повышения производительности алгоритмов машинного обучения и упрощения визуализации и интерпретации многомерных данных. В этой статье мы рассмотрим пять популярных методов уменьшения размерности: анализ главных компонентов (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA),..