Motivation und Analogie der Dimensionsreduktion
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, sich in einer Stadt mit einer Karte zurechtzufinden, die zu viele unnötige Details enthält. Dimensionsreduktion vereinfacht Daten und erleichtert so deren Analyse und Visualisierung. In der maschinellen Lerntechnik kann die Reduzierung von Dimensionen die Berechnungen beschleunigen und dazu beitragen, dass Modelle besser generalisieren.
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()
Analogie: Dimensionsreduktion lässt sich mit dem Aufräumen des Arbeitsplatzes vergleichen – das Entfernen unnötiger Gegenstände, um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. So wie das Beseitigen von überflüssigem Ballast effizienteres Arbeiten ermöglicht, erlaubt das Reduzieren irrelevanter Merkmale in den Daten eine leichtere Analyse und Visualisierung der wichtigsten Informationen.
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Can you explain some common dimensionality reduction techniques?
Why is dimensionality reduction important in machine learning?
Can you provide more real-world examples where dimensionality reduction is useful?
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Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, sich in einer Stadt mit einer Karte zurechtzufinden, die zu viele unnötige Details enthält. Dimensionsreduktion vereinfacht Daten und erleichtert so deren Analyse und Visualisierung. In der maschinellen Lerntechnik kann die Reduzierung von Dimensionen die Berechnungen beschleunigen und dazu beitragen, dass Modelle besser generalisieren.
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()
Analogie: Dimensionsreduktion lässt sich mit dem Aufräumen des Arbeitsplatzes vergleichen – das Entfernen unnötiger Gegenstände, um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. So wie das Beseitigen von überflüssigem Ballast effizienteres Arbeiten ermöglicht, erlaubt das Reduzieren irrelevanter Merkmale in den Daten eine leichtere Analyse und Visualisierung der wichtigsten Informationen.
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