Boyut indirgeme nedir?
Boyut İndirgeme Nedir?
Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri setlerini daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme işlemidir. Bu işlem, verilerin temel özelliklerini koruyarak daha basit ve anlamlı temsilini sağlar.Boyut İndirgeme Yöntemleri
- Principal Component Analysis (PCA): Verinin varyansını en iyi şekilde açıklayan yeni boyutlar oluşturur.
- T-SNE: Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırarak daha düşük boyutta görselleştirme sağlar.
- Autoencoder: Sinir ağı tabanlı bir yaklaşım olup, verileri sıkıştırarak daha düşük boyutlu temsiller elde eder.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları nasıl farklılık gösterir?
- F1 skoru nedir?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- CRISP-DM nedir?
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri temizleme (data cleaning) nedir?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Korelasyon matrisi nedir?