Reducerea dimensionalității: extragerea caracteristicilor

Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Metode de învățare nesupervizată

  • Analiza componentelor principale (PCA) --> Lecția 3.1
  • Descompunerea în valori singulare (SVD) --> Lecția 3.1
  • Clustering/grupare --> Lecția 3.3
  • Explorarea datelor
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Reducerea dimensionalității != selecția caracteristicilor

Grafic PCA

Selecția caracteristicilor

1 https://slideplayer.com/slide/9699240/ 2 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-principal-component-analysis-python/
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Blestemul dimensionalității

Grafic dimensionalitate vs. performanță

1 https://www.visiondummy.com/2014/04/curse-dimensionality-affect-classification/
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Căutare 1-D

Spațiu de căutare 1-D

Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Căutare 2-D

Spațiu de căutare 2-D

Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Căutare 3-D

Spațiu de căutare 3-D

Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Metode de reducere a dimensionalității

  • PCA
  • SVD
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

PCA

Grafic PCA Iris

  • PCA
    • Relația dintre X și y
    • Calculat prin găsirea axelor principale
    • Translatează, rotește și scalează
    • Proiecție de dimensiune redusă a datelor
1 https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

SVD

Grafic SVD Iris

  • SVD
    • Algebră liniară și calcul vectorial
    • Descompune matricea de date în trei matrice
    • Produce valori „singulare"
    • Varianța datelor ≈ suma pătratelor valorilor singulare
1 https://galaxydatatech.com/2018/07/15/singular-value-decomposition/
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Funcții de reducere a dimensionalității

Funcție/metodă returnează
sklearn.decomposition.PCA analiza componentelor principale
sklearn.decomposition.TruncatedSVD descompunere în valori singulare
PCA/SVD.fit_transform(X) antrenează și transformă datele
PCA/SVD.explained_variance_ratio_ varianța explicată de CP
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Să exersăm!

Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...