dimension reduction的意思|示意
[统计] 维数缩减
dimension reduction的用法详解
《Dimension Reduction的用法讲解》
Dimension Reduction是一种常用的机器学习和数据处理技术，这种技术的目的是通过削减以减少数据中的特征数量，从而减少数据处理和计算的负担，并且还可以用来提高学习效率和预测性能。 在机器学习中，维度削减器可用于降低维度，并进行降维处理，使计算复杂度降低。 它可以将高维度的数据降至人类可观察到/理解到的低维度。同时，这也可以减少计算负担和所需时间，提高计算性能和准确度。
另外，使用维度削减器可以通过去除非必要的特征来解决多元共线性的问题，并从模型中删除冗余信息。同时，它还可以用来掩盖采样错误和噪声，从而提高机器学习模型的准确性。
总而言之，维度削减是一种非常有用的机器学习技术，可以有效地减少特征维度，消除多元共线性问题、清除噪声信息，并显著提高计算性能和学习效率，同时也提高准确性。
dimension reduction相关短语
1、 feature dimension reduction 特征降维
2、 data dimension reduction 数据降维
3、 dimension reduction theory 降维理论
4、 Sufficient dimension reduction 充分数据降维
5、 Isomap dimension reduction Isomap降维
6、 nonlinear dimension reduction 非线性降维,等距特征映射
7、 dimension reduction model 降维模型
8、 image dimension reduction 图像降维
9、 Global Dimension Reduction 全局的降维技术
dimension reduction相关例句
A mapping - based dimension - reduction algorithm for probability density evolution analysis of stochastic structural responses is proposed.
提出了随机结构响应密度演化分析的映射降维算法.
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Experiments demonstrate the efficiency of this method for text feature dimension reduction.
实验验证了这种方法应用于文本特征降维的有效性.
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