Снижение размерности Сегодня мы проходим PCA, анализ главных компонентов. Концепция PCA и причины Основная концепция PCA заключается в уменьшении размерности. Когда у нас много функций данных, естественно, размерность данных будет высокой. Если мы имеем дело с этими данными, уменьшение размерности будет полезно. Это устранило бы довольно неважные функции, тем самым уменьшив временную/пространственную сложность и уменьшив шумы в данных. Также, если мы обучаем модель сложными..

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..

RobustPCA для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий Введение Надежный анализ главных компонентов (RobustPCA) — это усовершенствованный метод разложения матрицы временных рядов на компонент низкого ранга и разреженный компонент. Это разложение позволяет идентифицировать основные тенденции, а также обнаруживать аномалии и выбросы. В этом посте мы углубимся в математические основы RobustPCA, обсудим его преимущества, изучим его реализацию и предоставим визуализации,..