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终于能把机器学习的特征工程弄懂了——特征提取

人工智能学习指南  · 公众号  · AI  · 2024-08-23 11:18
    

主要观点总结

文章主要介绍了特征工程中的特征提取部分,首先阐述了维度灾难的问题和其对数据分析的影响,然后介绍了降维技术如PCA、LDA和T-SNE等,并详细解释了这些技术的原理和应用场景。最后,文章强调了特征工程的重要性和学习机器学习、深度学习等技术的必要性。

关键观点总结

关键观点1: 维度灾难的问题

当数据中的特征数量激增时,筛选有价值、重要的特征变得困难。维度灾难会导致机器学习算法难以识别出关键特征。

关键观点2: 降维技术的介绍

降维是通过减少特征数量或维度来简化数据集的过程,旨在提高机器学习模型的效率和准确性。常用的降维方法包括PCA、LDA和T-SNE。

关键观点3: PCA(主成分分析)的原理和应用

PCA是一种无监督技术,通过找到捕获数据中最大方差的方向来降低数据维度。它能够将数据的精髓以最精炼的方式保留下来。

关键观点4: LDA(线性判别分析)的原理和应用

LDA是一种有监督的机器学习算法,旨在找到数据中能最好地区分已知不同类别的方向。它能够帮助识别不同类别的数据。

关键观点5: T-SNE(T分布随机邻域嵌入)的原理和应用

T-SNE是一种非线性降维算法,能够分离那些无法用直线分隔的数据。它通过精妙的非线性变换,让高维空间中的点在低维空间中呈现聚集特性。

关键观点6: 文章的结论

文章强调了特征工程的重要性和学习机器学习、深度学习等技术的必要性。同时,鼓励读者分享这篇文章给周围的人,帮助更多人了解特征工程的相关知识。


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