Howtosignalprocessing
- Algoritma pembelajaran mesin mana yang digunakan untuk pengurangan dimensi?
- Apakah 3 cara mengurangkan dimensi?
- Apakah algoritma pengurangan dimensi yang paling popular?
Algoritma pembelajaran mesin mana yang digunakan untuk pengurangan dimensi?
Analisis Komponen Utama (PCA)
Dalam konteks pembelajaran mesin (ml), PCA adalah algoritma pembelajaran mesin yang tidak diselia yang digunakan untuk pengurangan dimensi.
Apakah 3 cara mengurangkan dimensi?
3 Teknik baru untuk pengurangan data-dimensi dalam pembelajaran mesin. Penulis mengenal pasti tiga teknik untuk mengurangkan dimensi data, yang semuanya dapat membantu pembelajaran mesin laju: Analisis Diskriminasi Linear (LDA), Autoencoding Neural dan T-Distributed Stochastic Neighbor (T-SNE).
Apakah algoritma pengurangan dimensi yang paling popular?
Analisis komponen utama, atau PCA, mungkin teknik yang paling popular untuk pengurangan dimensi dengan data padat (beberapa nilai sifar).
