Motivation och Analogi för Dimensionsreduktion
Föreställ dig att försöka navigera i en stad med en karta som innehåller för många onödiga detaljer. Dimensionalitetsreduktion hjälper till att förenkla data, vilket gör det lättare att analysera och visualisera. Inom maskininlärning kan minskning av dimensioner snabba upp beräkningar och hjälpa modeller att generalisera bättre.
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()
Liknelse: tänk på dimensionalitetsreduktion som att rensa upp på ditt skrivbord – ta bort saker du inte behöver så att du kan fokusera på det som är viktigt. Precis som att undanröja onödigt stök gör att du kan arbeta mer effektivt, gör minskning av irrelevanta egenskaper i din data det enklare att analysera och visualisera den mest meningsfulla informationen.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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 8.33Motivation och Analogi för Dimensionsreduktion
Svep för att visa menyn
Föreställ dig att försöka navigera i en stad med en karta som innehåller för många onödiga detaljer. Dimensionalitetsreduktion hjälper till att förenkla data, vilket gör det lättare att analysera och visualisera. Inom maskininlärning kan minskning av dimensioner snabba upp beräkningar och hjälpa modeller att generalisera bättre.
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()
Liknelse: tänk på dimensionalitetsreduktion som att rensa upp på ditt skrivbord – ta bort saker du inte behöver så att du kan fokusera på det som är viktigt. Precis som att undanröja onödigt stök gör att du kan arbeta mer effektivt, gör minskning av irrelevanta egenskaper i din data det enklare att analysera och visualisera den mest meningsfulla informationen.
Tack för dina kommentarer!
