Публикации по теме 'dimensionality-reduction'


5 статей о методе уменьшения размерности, которые стоит прочитать в 2022 году
Уменьшение размерности пространственно коррелированных данных: пространственный предиктор Envelope( arXiv ) Автор: Пол Мэй , Хоссейн Моради Рекабдарколаи Аннотация . Уменьшение размерности — важный инструмент для анализа многомерных данных. Конверт предиктора — это метод уменьшения размерности регрессии, который предполагает, что определенные линейные комбинации предикторов несущественны для регрессии. Этот метод может привести к существенному повышению эффективности..
Методы выбора признаков и уменьшения размерности
Введение В области машинного обучения и анализа данных решающую роль играют методы выбора признаков и уменьшения размерности. Эти методы направлены на повышение производительности моделей за счет выбора соответствующих функций и уменьшения количества измерений в наборе данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора признаков и уменьшения размерности, а также обсудим их важность для повышения эффективности и действенности анализа данных. Мы также предоставим примеры кода,..
Четкое объяснение анализа основных компонентов
У вас есть большой набор данных, который необходимо обобщить? Или, может быть, вам нужно уменьшить размерность ваших данных для дальнейшего анализа. Если это так, то анализ главных компонентов (PCA) может быть именно тем, что вам нужно. Контур Этот учебник построен следующим образом: Объясните концепцию PCA. Как работает PCA Так что же такое анализ главных компонентов? PCA — это статистический метод, который можно использовать для уменьшения объема данных в наборе данных,..
Делайте ППШ.
Я буду очень ясным и кратким здесь. PCA используется для уменьшения размерности набора данных, скажем, со 100 до 2 или с 500 до 10 или даже с 2D до 1D. Почему мы делаем это? Поскольку это помогает ускорить вычисления, уменьшить объем памяти, и вы также можете визуализировать весь набор данных, если измерение переходит в 3D, 2D или 1D. Однако зачем добавлять дополнительные параметры в набор данных, если они не приносят никакой пользы? Просто мусор их! Как это сделать?..
Путешествие в мир анализа главных компонентов.
В сегодняшней статье я расскажу о том, что такое PCA и как он играет роль в уменьшении размерности данных и поиске главных компонентов. Для этого мы должны сначала понять, что этот термин означает и что он делает. Анализ основных компонентов — это алгоритм обучения без учителя, который уменьшает размерность данных. Это статистический метод, в котором коррелированные признаки ортогонально преобразуются в набор линейно некоррелированных признаков. Эти недавно преобразованные функции..
Магическое внутреннее произведение и ортогональные векторные подпространства
Я оставил последнюю статью с концепциями линейной алгебры, где мы рассмотрели векторные пространства, пространство строк, пространство столбцов, разложение собственных векторов, разложение по сингулярным значениям и другие концепции. Эта статья является продолжением самой последней статьи, здесь мы посмотрим на реальную реализацию линейной алгебры в истинном смысле этого слова. То, о чем мы все знаем и тоже используем, - анализ главного компонента для уменьшения размерности ...
Рекурсивное устранение признаков (RFE) в моделях регрессии и классификации
Использование функции RFECV() в Scikit-learn и Yellowbrick Теперь все функции в наборе данных вносят одинаковый вклад в модели машинного обучения. Мы можем удалить нежелательные функции из модели, используя специальные методы выбора функций. Рекурсивное устранение признаков (RFE) …