Чтобы получить общее представление о снижении размерности, сначала прочтите эту статью: Снижение размерности. Почему t-SNE? : PCA сохраняет общую глобальную дисперсию набора данных. но он не сможет зафиксировать локальную дисперсию набора данных. t-SNE помогает фиксировать локальную дисперсию набора данных. t-SNE — метод нелинейного уменьшения размерности. Чтобы выбрать правильный набор методов для построения моделей, сначала мы должны визуализировать данные, а затем попытаться найти..

Методы уменьшения размера для классификации текста Введение Классификация текста — это фундаментальная задача обработки естественного языка (NLP), которая включает в себя категоризацию данного текстового документа в один или несколько предопределенных классов на основе его содержимого. Автоматическая классификация текста имеет решающее значение для различных приложений, таких как анализ настроений, обнаружение спама и моделирование тем. Одной из ключевых проблем при классификации..

Интуиция и математика в основе PCA, t-SNE и UMAP « При работе с многомерными данными часто бывает полезно уменьшить размерность, проецируя данные в подпространство более низкого измерения, которое фиксирует «сущность» данных. Это называется уменьшением размерности». При работе с моделями машинного обучения мы используем различные методы машинного обучения, чтобы уменьшить размеры или количество входных переменных в обучающих данных. Проклятие размерности, о чем они всегда..

Извлечение ценной информации из дополнительных финансовых критериев. Вступление Компании - это сложные образования, которые со временем развиваются. Как специалист по анализу данных, занимающийся инвестициями, я давно задаю себе вопрос об оценке наиболее подходящего измерения для моделирования корпоративных данных: в каком пространстве живут эти вещи? Нет лучшего ответа, чем этот: «Слишком много!». Другая формулировка вопроса - спросить, сколько независимых критериев достаточно..