Публикации по теме 'dimensionality-reduction'


Линейный дискриминантный анализ (LDA): раскрытие возможностей классификации с уменьшением размерности
Методы уменьшения размерности необходимы для извлечения ценной информации из многомерных наборов данных в машинном обучении. Среди них выделяется линейный дискриминантный анализ (LDA) как уникальный подход, сочетающий снижение размерности с классификацией. Хотя на первый взгляд LDA может напоминать анализ главных компонентов (PCA), он предлагает явные преимущества и результаты. В этой статье мы углубимся в тонкости LDA и продемонстрируем его эффективность с помощью задачи классификации..
Выбор функций против извлечения функций
Введение После предварительной обработки данных следующим важным шагом в любом проекте анализа данных или машинного обучения является решение проблемы высокой размерности. Реальные наборы данных часто обладают множеством функций, и хотя больший объем данных может быть полезен, он также может создавать проблемы. Высокая размерность может привести к увеличению вычислительных требований, переоснащению и снижению интерпретируемости модели. В этом сообщении блога мы рассмотрим методы..
Линейный дискриминантный анализ (LDA) в машинном обучении: пример, концепция и приложения
« Линейный дискриминантный анализ (LDA) — это метод уменьшения размерности и классификации, обычно используемый в машинном обучении и распознавании образов. В контексте классификации целью является найти линейную комбинацию признаков, которая лучше всего разделяет различные классы или категории данных. Он стремится уменьшить размерность пространства признаков, сохраняя при этом как можно больше информации о разделении классов». давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как..
Выбор функций для неконтролируемых задач: случай кластеризации
В связи с огромным ростом данных за последнее десятилетие выбор правильной функции становится серьезной проблемой. Хорошо известный метод обработки данных заключается в уменьшении размерности . Этот процесс пытается удалить избыточные и ненужные функции, которые могут снизить производительность. Эти методы можно разделить на извлечение/построение признаков и выбор признаков . В случае извлечения признаков размерность данных уменьшается за счет получения новых признаков на основе..
Управляйте уменьшением размерности с помощью этих 5 уникальных приложений, которые необходимо знать…
Обзор Разложение по сингулярным значениям (SVD) - распространенный метод уменьшения размерности в науке о данных. Здесь мы обсудим 5 обязательных приложений SVD и поймем их роль в науке о данных. Мы также увидим три разных способа реализации SVD в Python. Вступление «Прошел еще один день, а я все еще не использовал y = mx + b. « Звучит знакомо? Я часто слышу, как мои знакомые в школе и колледже жалуются, что уравнения алгебры, над которыми они потратили так много времени,..
Анализ основных компонентов (математическая интуиция + пример из реального мира)
Почему PCA? Давайте разберемся на примере: скажем, нам дан набор данных, относящийся к области здравоохранения, где специалист по данным или инженер по машинному обучению имеет меньше знаний в этой области. Он имеет множество полей данных, информация о которых не известна разработчику. В таких случаях PCA может помочь уменьшить количество функций и помогает использовать только наиболее важные функции (размеры) без потери исходной информации набора данных. PCA также может помочь..
«Элегантность редукции: изучение анализа главных компонентов»
Оглавление:- · PCA :- · Почему мы используем PCA? ∘ Проклятие размерности :- ∘ Почему уменьшение размерности? ∘ Извлечение признаков: - · Геометрическая интуиция PCA :- · Математическая интуиция PCA :- ∘ Как решить, является ли эта линия лучшей главной компонентой или нет? · Собственное разложение :- ∘ Реализация :- PCA :- PCA (анализ основных компонентов) — популярный метод, используемый для уменьшения размерности. Почему мы используем PCA?..