Публикации по теме 'principal-component'


Что такое исследовательский анализ данных?
Итак, у вас есть новый набор данных и вам нужно создать модель машинного обучения на его основе? Или должны рассказать историю из предоставленных данных? Или поделиться своим анализом и рекомендацией, основанной на каком-то анализе данных? Первым шагом всегда является предварительный анализ имеющихся данных. EDA или исследовательский анализ данных — это подход к анализу данных для выяснения основных характеристик данных, раскрытия взаимосвязей между различными параметрами, лучшего..
Комментарий и демонстрация анализа главных компонентов
Блог фазы 4 В этой записи блога я хочу дать простое объяснение/комментарий к Учебному пособию по анализу главных компонентов Джонатона Шленса. Кроме того, я также представлю краткую демонстрацию выполнения анализа основных компонентов с использованием языка программирования Python. Комментарий Этот документ важен, потому что, используя PCA для уменьшения размерности, заинтересованные стороны могут сосредоточить свои ресурсы только на наиболее важных характеристиках проблемы...
Вопрос интервью, связанный с анализом главных компонентов (PCA) | Часть PCA — 3
На этой странице мы изучим некоторые вопросы для интервью, связанные с анализом главных компонентов (PCA). Что такое уменьшение размерности? Уменьшение размерности относится к уменьшению размеров или функций, чтобы мы могли получить более интерпретируемую модель и улучшить производительность модели. Используется ли PCA для выбора признаков? PCA не предназначен для метода выбора признаков. Выбор функций означает выбор подмножества функций из полного набора функций. В то время как..
Слишком много функций? Давайте посмотрим на анализ главных компонентов
Серия самодельных моделей машинного обучения Репозиторий сопутствующего контента доступен здесь ! Проклятие размерности — одна из основных проблем машинного обучения. По мере увеличения количества признаков увеличивается и сложность модели. Более того, если данных для обучения недостаточно, это приводит к переобучению. В этой записи будет представлен анализ основных компонентов (АПК). Во-первых, я объясню, почему слишком много функций является проблемой. Затем математика PCA и..
Введение в анализ главных компонентов (PCA)
Изучите PCA с его интерпретацией и реализацией на R Анализ главных компонентов (PCA) - это метод уменьшения размерности, его можно использовать для извлечения признаков или изучения представлений. Он преобразует данные из d -мерного пространства в новую систему координат с размерами p ( p≤d ) и извлекает наиболее важные q переменные (q ‹ Когда мне его использовать? Прежде всего нам нужно знать, что PCA работает только с непрерывными переменными. Поэтому, если у вас есть..
Математика для начинающих в науке о данных: анализ основных компонентов
Математика остается основным препятствием для новичков, пытающихся заняться наукой о данных. Прочитайте все истории Бенджамина Оби Тайо, доктора философии. (и тысячи других авторов на Medium). Ваш членский взнос напрямую поддерживает доктора философии Бенджамина Оби Тайо. и других писателей, которых вы читали. Вы также получите полный доступ ко всем историям …
Уменьшение размерности и PCA
Для Data Scientist одной из самых серьезных проблем в проекте является работа с большими наборами данных, которые содержат множество измерений или функций. Эта сложность существенно затрудняет процесс интерпретации данных. Очевидно, что для построения хорошей модели требуется минимальное количество функций, однако, когда у нас их много, это может негативно сказаться на производительности модели, вызывая переоснащение. Следовательно, идея состоит в том, чтобы использовать только тщательно..