Ulottuvuuksien Vähentämisen Motivaatio ja Analogia
Kuvittele yrittäväsi suunnistaa kaupungissa kartan avulla, jossa on liikaa tarpeettomia yksityiskohtia. Ulottuvuuksien vähentäminen yksinkertaistaa dataa, tehden siitä helpommin analysoitavaa ja visualisoitavaa. Koneoppimisessa ulottuvuuksien vähentäminen voi nopeuttaa laskentaa ja auttaa malleja yleistämään paremmin.
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()
Vertaus: ajattele ulottuvuuksien vähentämistä työtilan siivoamisena – poistetaan tarpeettomat esineet, jotta voit keskittyä olennaiseen. Samoin kuin ylimääräisen tavaran poistaminen auttaa työskentelemään tehokkaammin, epäolennaisten piirteiden vähentäminen datasta mahdollistaa merkityksellisimmän tiedon analysoinnin ja visualisoinnin helpommin.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
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?
Awesome!
Completion rate improved to 8.33Ulottuvuuksien Vähentämisen Motivaatio ja Analogia
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kuvittele yrittäväsi suunnistaa kaupungissa kartan avulla, jossa on liikaa tarpeettomia yksityiskohtia. Ulottuvuuksien vähentäminen yksinkertaistaa dataa, tehden siitä helpommin analysoitavaa ja visualisoitavaa. Koneoppimisessa ulottuvuuksien vähentäminen voi nopeuttaa laskentaa ja auttaa malleja yleistämään paremmin.
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()
Vertaus: ajattele ulottuvuuksien vähentämistä työtilan siivoamisena – poistetaan tarpeettomat esineet, jotta voit keskittyä olennaiseen. Samoin kuin ylimääräisen tavaran poistaminen auttaa työskentelemään tehokkaammin, epäolennaisten piirteiden vähentäminen datasta mahdollistaa merkityksellisimmän tiedon analysoinnin ja visualisoinnin helpommin.
Kiitos palautteestasi!
