2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2025-01-22 17:37
O propósito de usar redução de recursos é para reduzir o número de recursos (ou variáveis) que o computador deve processar para executar sua função. Redução de recursos é usado para diminuir o número de dimensões, tornando os dados menos esparsos e mais estatisticamente significativos para aprendizado de máquina formulários.
Da mesma forma, você pode perguntar: o que é redução de dimensão no aprendizado de máquina?
Nas estatísticas, aprendizado de máquina e teoria da informação, redução de dimensionalidade ou redução de dimensão é o processo de reduzindo o número de variáveis aleatórias em consideração, obtendo um conjunto de variáveis principais. As abordagens podem ser divididas em seleção e extração de recursos.
Também se pode perguntar: quais são as 3 maneiras de reduzir a dimensionalidade? 3. Técnicas comuns de redução de dimensionalidade
- 3.1 Razão de valor ausente. Suponha que você tenha dado um conjunto de dados.
- 3.2 Filtro de baixa variação.
- 3.3 Filtro de alta correlação.
- 3.4 Floresta aleatória.
- 3.5 Eliminação de recurso retroativo.
- 3.6 Seleção de recurso de encaminhamento.
- 3.7 Análise Fatorial.
- 3.8 Análise de Componentes Principais (PCA)
Além disso, qual das opções a seguir requer redução de recursos no aprendizado de máquina?
o requer redução de recursos no aprendizado de máquina são irrelevantes e redundantes recursos , Dados de treinamento limitados, Recursos computacionais limitados. Essa seleção é totalmente automática e seleciona os atributos dos dados que estão relacionados à modelagem preditiva.
O que é extração de recursos no aprendizado de máquina?
Extração de recursos é um processo de redução de dimensionalidade pelo qual um conjunto inicial de dados brutos é reduzido a grupos mais gerenciáveis para processamento. Uma característica desses grandes conjuntos de dados é um grande número de variáveis que requerem muitos recursos de computação para serem processadas.
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