Video: Машинаны үйрөнүүдө өзгөчөлүктү азайтуу деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Колдонуу максаты өзгөчөлүгүн азайтуу болуп саналат азайтуу саны Өзгөчөлүктөрү (же өзгөрмөлөр) компьютер өз функциясын аткаруу үчүн иштетиши керек. Функцияны азайтуу өлчөмдөрдүн санын азайтуу, маалыматтарды азыраак сейрек жана статистикалык жактан маанилүү кылуу үчүн колдонулат машина үйрөнүү колдонмолор.
Ошо сыяктуу эле, сиз сурашыңыз мүмкүн, машина үйрөнүүдө өлчөмдү азайтуу деген эмне?
Статистикада, машина үйрөнүү жана маалымат теориясы, өлчөмдүүлүктү азайтуу же өлчөмдү азайтуу процесси болуп саналат азайтуу негизги өзгөрмөлөрдүн жыйындысын алуу менен каралып жаткан кокустук чоңдуктардын саны. Ыкмалар өзгөчөлүктү тандоо жана өзгөчөлүктөрдү чыгаруу болуп бөлүнөт.
Ошондой эле суралышы мүмкүн, өлчөмдүүлүктү азайтуунун 3 жолу кандай? 3. Жалпы өлчөмдүүлүктү азайтуу ыкмалары
- 3.1 Натыйжалардын жетишсиздиги. Сизге берилиштер топтому берилди дейли.
- 3.2 Төмөн дисперсия чыпкасы.
- 3.3 Жогорку Корреляция фильтри.
- 3.4 Кокус токой.
- 3.5 Артка функцияларды жок кылуу.
- 3.6 Функцияны алдыга тандоо.
- 3.7 Фактордук анализ.
- 3.8 Негизги компоненттердин анализи (PCA)
Жогорудагылардан тышкары, төмөндөгүлөрдүн кайсынысы машинаны үйрөнүүнүн өзгөчөлүгүн кыскартууну талап кылат?
The машина үйрөнүү өзгөчөлүгүн кыскартууну талап кылат тиешеси жок жана ашыкча болуп саналат Өзгөчөлүктөрү , Чектелген окуу маалыматтары, Чектелген эсептөө ресурстары. Бул тандоо толугу менен автоматтык жана ал болжолдуу моделдөө менен байланышкан маалыматтардан атрибуттарды тандайт.
Машина үйрөнүүдө өзгөчөлүктөрдү чыгаруу деген эмне?
Функцияны чыгаруу чийки маалыматтардын баштапкы топтомун кайра иштетүү үчүн башкарылуучу топторго азайтуучу өлчөмдүүлүктү азайтуу процесси. Бул чоң маалымат топтомдорунун мүнөздөмөсү болуп иштеп чыгуу үчүн көп эсептөө ресурстарын талап кылган өзгөрмөлөрдүн көп саны саналат.
Сунушталууда:
Машинаны үйрөнүүдө жалпылоо катасы деген эмне?
Машина үйрөнүү жана статистикалык үйрөнүү теориясындагы көзөмөлгө алынган окуу колдонмолорунда жалпылоо катасы (үлгүдөн тыш ката деп да белгилүү) алгоритмдин мурда көрүлбөгөн маалыматтар үчүн жыйынтык баалуулуктарын канчалык так алдын ала айтууга жөндөмдүүлүгүнүн өлчөмү болуп саналат
Алсыздыкты азайтуу деген эмне?
Алсыздыкты азайтканыңызда, алсыздыктын таасирин азайтууга аракет кыласыз, бирок аны жок кылбайсыз. Убактылуу чара катары гана алсыздыкты азайтыңыз
Машинаны үйрөнүүдө моделди жайылтуу деген эмне?
Моделди жайылтуу деген эмне? Жайгаштыруу - бул маалыматтардын негизинде практикалык бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн машина үйрөнүү моделин учурдагы өндүрүш чөйрөсүнө интеграциялоо ыкмасы
Пассивдүү ызы-чууну азайтуу деген эмне?
Пассивдүү ызы-чууну жокко чыгаруу - бул кулакчындардын физикалык дизайнына негизделген гарнитура бөгөттөлгөн ызы-чуу. Наушниктин наушниктеринин формасына жана анын башына кантип туура келгенине жараша, наушниктер канчалык ызы-чууларды бөгөттөй аларын аныктайт. Ошентип, алар сырткы ызы-чууну эң эле азайтууга мүмкүндүк берет
Машинаны үйрөнүүдө классификациялоо алгоритмдери кандай?
Бул жерде бизде Machine Learning классификациясынын алгоритмдеринин түрлөрү бар: Сызыктуу классификаторлор: Логистикалык регрессия, Naive Bayes классификатору. Жакынкы кошуна. Вектордук машиналарды колдоо. Чечим дарактары. Көбөйтүлгөн дарактар. Random Forest. Нейрондук тармактар