Мотивація та Аналогія Зменшення Розмірності
Уявіть, що ви намагаєтеся орієнтуватися в місті за картою, яка містить надто багато зайвих деталей. Зменшення розмірності допомагає спростити дані, роблячи їх легшими для аналізу та візуалізації. У машинному навчанні зменшення розмірності може прискорити обчислення та допомогти моделям краще узагальнювати.
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()
Аналогія: уявіть зменшення розмірності як прибирання робочого простору — видалення непотрібних речей, щоб зосередитися на важливому. Так само, як позбавлення від зайвого дозволяє працювати ефективніше, зменшення кількості нерелевантних ознак у даних дає змогу легше аналізувати та візуалізувати найсуттєвішу інформацію.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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 8.33Мотивація та Аналогія Зменшення Розмірності
Свайпніть щоб показати меню
Уявіть, що ви намагаєтеся орієнтуватися в місті за картою, яка містить надто багато зайвих деталей. Зменшення розмірності допомагає спростити дані, роблячи їх легшими для аналізу та візуалізації. У машинному навчанні зменшення розмірності може прискорити обчислення та допомогти моделям краще узагальнювати.
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()
Аналогія: уявіть зменшення розмірності як прибирання робочого простору — видалення непотрібних речей, щоб зосередитися на важливому. Так само, як позбавлення від зайвого дозволяє працювати ефективніше, зменшення кількості нерелевантних ознак у даних дає змогу легше аналізувати та візуалізувати найсуттєвішу інформацію.
Дякуємо за ваш відгук!
