Публикации по теме 'apc'
Уменьшение линейной размерности - PCA
Оглавление
1. Введение
2. Математический вывод
3. Заключение
ранее были кратко представлены различные DRT, в этой главе мы рассмотрим математические рабочие детали одной из Техники уменьшения линейной размерности и, вероятно, самой популярной из них, которая называется Анализ главных компонентов .
Обычно я работаю по восходящей схеме w.r.t. простота проекта машинного обучения, поэтому, будь то сама модель или этап предварительной обработки, я начинаю с линейных..
Алгоритмы итеративного поиска (вперед, назад и пошагово) с использованием множественной регрессии
Существует три алгоритма итеративного поиска, в которых количество переменных для модели выбирается, на основе которых модель будет работать, на основе количества значимости переменных, которые могут быть основаны на R-квадрате, а также на скорректированном R-квадрате. Мы также можем уменьшить количество переменных, используя (PCA) анализ основных компонентов, а также регрессионные подходы.
Прямой выбор начинается без предикторов и добавляет один за другим, и останавливает процесс, когда..
Анализ главных компонентов
Анализ главных компонентов (PCA) - это простой, но популярный и полезный метод линейного преобразования. PCA преобразует данные из одного пространства признаков в другое пространство признаков низкой размерности. Преобразованное пространство признаков должно быть в состоянии объяснить большую часть дисперсии исходного набора данных путем сокращения переменных. Последние переменные будут названы главным компонентом.
Давайте разберемся с этим проще.
Рассмотрим проблему классификации..
Общие методы извлечения признаков: PCA и LDA
В машинном обучении извлечение признаков проецирует начальный набор функций из пространства большой размерности в сокращенный набор функций из пространства низкой размерности, при этом описывая данные с достаточной точностью. Алгоритмы выбора характеристик могут быть линейными или нелинейными.
Нелинейные методы предполагают, что интересующие данные лежат на вложенном нелинейном многообразии в многомерном пространстве. Если коллектор имеет достаточно низкую размерность, мы могли бы..
Анализ боевых стилей UFC с помощью машинного обучения
Как давний мастер боевых искусств и фанат ММА, я наблюдал за развитием спорта, известного как смешанные единоборства, от соревнования двух старых боевых стилей до настоящего спорта, где участники берут то, что работает в каждом боевом искусстве, и адаптируют его к своим боям. способности лучше всего служить им, когда сталкиваемся с другими обученными убийцами.
Из первых UFC, где бойцы были строгими боксерами, рестлерами, практикующими джиу-джитсу или крутыми парнями, спорт превратился в..
Почему и как реализован PCA
«Проклятие размерности», на мой родной язык (телугу) переводится как «колатхала йока саапам» звучит как голливудский дублированный фильм ужасов. Это явление часто называют проблемами, возникающими при работе с данными в высших измерениях. , которого не было в низших измерениях.
В худшем случае набор данных может иметь большое количество признаков или измерений. По мере увеличения количества функций визуализация (более высокие размеры невозможны) или обучение становятся более сложными,..
Уменьшение размерности и визуализация - PCA - Часть-2
Эта статья является продолжением серии статей о снижении размерности и визуализации. Если вы еще не прошли часть 1, я настоятельно рекомендую вам сначала пройти ее здесь .
В этой статье мы поймем один такой метод уменьшения размерности, называемый анализом главных компонентов (PCA).
Помните, что цель уменьшения размерности - найти низкоразмерное представление данных, в котором сохраняется как можно больше информации.
Прежде чем погрузиться в математическое представление PCA, давайте..
