高级降维模型简化 (Gāojí jiàngwéi móxíng jiǎnhuà)

高阶降维模型简化技巧 (Gāojiē jiàngwéi móxíng jiǎnhuà jìqiǎo)

学习如何高效应用先进的降维方法,增强您的机器学习模型。

图像来源:unsplash.com。

在处理机器学习任务时,您是否曾感到被大量特征所震惊?

大多数数据科学家每天都会遇到这个令人不知所措的挑战。虽然添加特征可以丰富数据,但它通常会减慢训练过程并使隐藏模式的检测变得更困难,导致所谓的维数灾难

此外,在高维空间中会发生令人惊讶的现象。为了用一个类比来描述这个概念,想象一下小说《平面国》,在那里生活在平面(二维)世界的角色们在遇到一个三维存在时感到震惊。同样地,我们很难理解在高维空间中大部分点都是离群值,并且点之间的距离通常比预期的要大。如果不正确处理所有这些现象,可能会对我们的机器学习模型造成灾难性的影响

图像作者:作者。

在这篇文章中,我将解释一些用于应对这个问题的高级降维技术。

在我的上一篇文章中,我介绍了降维在机器学习问题中的相关性,以及如何驯服维数灾难,并解释了主成分分析算法的理论和Scikit-Learn的实现。

在这个后续的文章中,我将深入探讨其他降维算法,例如kPCALLE,它们克服了PCA的局限性。

如果您还没有阅读过我的降维介绍,不用担心。本文是一个独立指南,我将用简单的语言详细介绍每个概念。但是,如果您想了解更多关于PCA的内容,我相信本指南也能满足您的需求: