Motivasjon og Analogi for Reduksjon av Dimensjoner
Tenk deg at du prøver å finne veien i en by med et kart som har altfor mange unødvendige detaljer. Dimensjonsreduksjon hjelper med å forenkle data, noe som gjør det lettere å analysere og visualisere. Innen maskinlæring kan reduksjon av dimensjoner øke beregningshastigheten og hjelpe modeller å 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: tenk på dimensjonsreduksjon som å rydde opp på arbeidsplassen din – fjerne ting du ikke trenger slik at du kan fokusere på det som er viktig. Akkurat som å fjerne unødvendig rot hjelper deg å jobbe mer effektivt, gjør det å redusere irrelevante egenskaper i dataene det enklere å analysere og visualisere den mest meningsfulle informasjonen.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 8.33Motivasjon og Analogi for Reduksjon av Dimensjoner
Sveip for å vise menyen
Tenk deg at du prøver å finne veien i en by med et kart som har altfor mange unødvendige detaljer. Dimensjonsreduksjon hjelper med å forenkle data, noe som gjør det lettere å analysere og visualisere. Innen maskinlæring kan reduksjon av dimensjoner øke beregningshastigheten og hjelpe modeller å 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: tenk på dimensjonsreduksjon som å rydde opp på arbeidsplassen din – fjerne ting du ikke trenger slik at du kan fokusere på det som er viktig. Akkurat som å fjerne unødvendig rot hjelper deg å jobbe mer effektivt, gjør det å redusere irrelevante egenskaper i dataene det enklere å analysere og visualisere den mest meningsfulle informasjonen.
Takk for tilbakemeldingene dine!
