Algorytmy redukcji wymiarowości w uczeniu maszynowym

1. Które algorytmy uczenia maszynowego są używane do redukcji wymiarów?
2. Jakie są 3 sposoby zmniejszania wymiarowości?
3. Jaki jest najpopularniejszy algorytm redukcji wymiarów?

Które algorytmy uczenia maszynowego są używane do redukcji wymiarów?

Analiza głównych składników (PCA)

W kontekście uczenia maszynowego (ML) PCA jest algorytmem uczenia maszynowego bez nadzoru, który jest używany do redukcji wymiarów.

Jakie są 3 sposoby zmniejszania wymiarowości?

3 nowe techniki zmniejszenia wymiany danych w uczeniu maszynowym. Autorzy identyfikują trzy techniki zmniejszania wymiarowości danych, z których wszystkie mogą pomóc w szybkim uczeniu się maszynowym: liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA), autoencoding neuronowy i osadzanie sąsiada stochastycznego (T-SNE) (T-SNE).

Jaki jest najpopularniejszy algorytm redukcji wymiarów?

Analiza głównych składników lub PCA może być najpopularniejszą techniką redukcji wymiarowości z gęstych danymi (kilka wartości zerowych).