Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs
Otseteed: Erinevusi, Sarnasusi, Jaccard sarnasus koefitsient, Viiteid.
Erinevus Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs
Juhendatud masinõpe vs. Peakomponentide analüüs
Juhendatud masinõppeks nimetatakse ülesandeid masinõppes mille eesmärgiks on leida funktsioone, mis seostavad sõltumatuid ja sõltuvaid tunnuseid vastavalt olemasolevatele sõltumatu/sõltuv tunnuspaaridele. Mitme muutujaga Gaussi jaotuse peakomponentide analüüs, mille keskpunkt on (1,3). Näidatud vektorid on kovariatsioonimaatriksi omavektorid, mis on skaleeritud vastava omaväärtuse ruutjuure võrra. Peakomponentide analüüs (Principal component analysis, PCA) ehk peakomponentide meetod on matemaatiline meetod, mis võimaldab suurest hulgast andmetest (andmekogust) saada võimalikult tõene vajalik informatsioon kasutades vaid mittekorreleeruvaid peakomponentide andmeid.
Sarnasusi Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs
Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs on 0 ühist asja (Unioonpeedia).
Ülaltoodud nimekirjas vastuseid järgmistele küsimustele
- Mis Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs ühist
- Millised on sarnasused Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs
Võrdlus Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs
Juhendatud masinõpe on 7 suhted, samas Peakomponentide analüüs 11. Kuna neil ühist 0, Jaccard indeks on 0.00% = 0 / (7 + 11).
Viiteid
See artikkel näitab suhet Juhendatud masinõpe ja Peakomponentide analüüs. Et pääseda iga artikkel, kust teave ekstraheeriti aadressil:
