Video: Ni nini kupunguza kipengele katika kujifunza kwa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kusudi la kutumia kupunguza kipengele ni kwa kupunguza idadi ya vipengele (au vigeu) ambavyo kompyuta lazima ichakata ili kufanya kazi yake. Kupunguza kipengele hutumika kupunguza idadi ya vipimo, na kufanya data kuwa chache na muhimu zaidi kitakwimu kwa kujifunza mashine maombi.
Vile vile, unaweza kuuliza, ni nini kupunguza mwelekeo katika kujifunza mashine?
Katika takwimu, kujifunza mashine , na nadharia ya habari, kupunguza dimensionality au kupunguza mwelekeo ni mchakato wa kupunguza idadi ya vigezo random chini ya kuzingatia kwa kupata seti ya vigezo kuu. Mbinu zinaweza kugawanywa katika uteuzi wa vipengele na uchimbaji wa vipengele.
Mtu anaweza pia kuuliza, ni njia gani 3 za kupunguza mwelekeo? 3. Mbinu za Kawaida za Kupunguza Mipimo
- 3.1 Uwiano wa Thamani unaokosekana. Tuseme umepewa mkusanyiko wa data.
- 3.2 Kichujio cha Tofauti cha Chini.
- 3.3 Kichujio cha Uwiano wa Juu.
- 3.4 Msitu wa Nasibu.
- 3.5 Uondoaji wa Kipengele cha Nyuma.
- 3.6 Uteuzi wa Kipengele cha Mbele.
- 3.7 Uchambuzi wa Mambo.
- 3.8 Uchambuzi wa Kipengele Kikuu (PCA)
Kando na hapo juu, ni kipi kati ya yafuatayo kinacholazimu kupunguzwa kwa kipengele cha kujifunza kwa mashine?
The inalazimu kupunguzwa kwa kipengele katika kujifunza kwa mashine hayana umuhimu na hayana maana vipengele , Data chache za mafunzo, Rasilimali chache za hesabu. Uteuzi huu ni wa kiotomatiki kabisa na huchagua sifa kutoka kwa data inayohusiana na uundaji wa utabiri.
Uchimbaji wa kipengele katika ujifunzaji wa mashine ni nini?
Uchimbaji wa kipengele ni mchakato wa kupunguza vipimo ambapo seti ya awali ya data ghafi inapunguzwa hadi vikundi vinavyoweza kudhibitiwa zaidi kwa kuchakatwa. Sifa ya seti hizi kubwa za data ni idadi kubwa ya vigeuzo vinavyohitaji rasilimali nyingi za kompyuta ili kuchakata.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Kujifunza kwa mashine ni nini kwa kutumia Python?
Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Python. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia (AI) ambayo hutoa kompyuta na uwezo wa kujifunza bila kupangwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine kunalenga uundaji wa Programu za Kompyuta ambazo zinaweza kubadilika zinapofunuliwa kwa data mpya
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe