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
- ARIMA modeli nasıl çalışır?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Veri Nedir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Pandas groupby ve pivot işlemleriyle özet tablo nasıl oluşturulur?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- ETL süreci nedir?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian