Motivation og Analogi for Reduktion af Dimensioner
Forestil dig at navigere i en by med et kort, der indeholder alt for mange unødvendige detaljer. Dimensionalitetsreduktion hjælper med at forenkle data, hvilket gør det lettere at analysere og visualisere. Inden for maskinlæring kan reduktion af dimensioner øge beregningshastigheden og hjælpe modeller med at generalisere bedre.
123456789101112131415161718192021222324import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create a simple dataset with three columns data = pd.DataFrame({ "Height": [150, 160, 170, 180, 190], "Weight": [50, 60, 70, 80, 90], "Age": [20, 25, 30, 35, 40] }) # Scatter plot using all three features (by color-coding Age) plt.scatter(data["Height"], data["Weight"], c=data["Age"], cmap="viridis") plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot with Age as Color") plt.colorbar(label="Age") plt.show() # Now reduce to just Height and Weight plt.scatter(data["Height"], data["Weight"]) plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot (Reduced: Height vs Weight)") plt.show()
Analogi: betragt dimensionalitetsreduktion som at rydde op på dit arbejdsområde – fjerne genstande, du ikke har brug for, så du kan fokusere på det væsentlige. Ligesom det at fjerne unødvendigt rod gør dig mere effektiv, gør reduktion af irrelevante egenskaber i dine data det lettere at analysere og visualisere de mest meningsfulde informationer.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 8.33Motivation og Analogi for Reduktion af Dimensioner
Stryg for at vise menuen
Forestil dig at navigere i en by med et kort, der indeholder alt for mange unødvendige detaljer. Dimensionalitetsreduktion hjælper med at forenkle data, hvilket gør det lettere at analysere og visualisere. Inden for maskinlæring kan reduktion af dimensioner øge beregningshastigheden og hjælpe modeller med at generalisere bedre.
123456789101112131415161718192021222324import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create a simple dataset with three columns data = pd.DataFrame({ "Height": [150, 160, 170, 180, 190], "Weight": [50, 60, 70, 80, 90], "Age": [20, 25, 30, 35, 40] }) # Scatter plot using all three features (by color-coding Age) plt.scatter(data["Height"], data["Weight"], c=data["Age"], cmap="viridis") plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot with Age as Color") plt.colorbar(label="Age") plt.show() # Now reduce to just Height and Weight plt.scatter(data["Height"], data["Weight"]) plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot (Reduced: Height vs Weight)") plt.show()
Analogi: betragt dimensionalitetsreduktion som at rydde op på dit arbejdsområde – fjerne genstande, du ikke har brug for, så du kan fokusere på det væsentlige. Ligesom det at fjerne unødvendigt rod gør dig mere effektiv, gør reduktion af irrelevante egenskaber i dine data det lettere at analysere og visualisere de mest meningsfulde informationer.
Tak for dine kommentarer!
