Réduction de la dimensionnalité Apprentissage non supervisé

1. La réduction des dimensions est-elle un apprentissage non supervisé?
2. La réduction de la dimensionnalité est-elle supervisée ou non supervisée?
3. Pourquoi la réduction de la dimensionnalité n'est pas supervisée?
4. Qu'est-ce que la réduction des dimensions de l'apprentissage automatique?

La réduction des dimensions est-elle un apprentissage non supervisé?

La réduction de la dimensionnalité est une technique clé dans l'apprentissage non supervisé. Il comprime les données en trouvant un ensemble de variables plus petit et différent qui capture ce qui compte le plus dans les caractéristiques d'origine, tout en minimisant la perte d'informations.

La réduction de la dimensionnalité est-elle supervisée ou non supervisée?

La réduction de la dimensionnalité est une technique d'apprentissage non supervisée. Néanmoins, il peut être utilisé comme étape de prétraitement de transformation de données pour les algorithmes d'apprentissage automatique sur les ensembles de données de modélisation prédictive de classification et de régression avec des algorithmes d'apprentissage supervisés.

Pourquoi la réduction de la dimensionnalité n'est pas supervisée?

Dans ce qui suit, nous nous référons aux méthodes d'extraction des fonctionnalités lorsque nous parlons de techniques de réduction des dimensions. Compte tenu de la visualisation, ce type de mappages n'est souvent pas surveillé, car ils n'utilisent pas d'informations supplémentaires sur les données comme les étiquettes de classe et ne permettent pas une vue impartiale de la structure dans les données.

Qu'est-ce que la réduction des dimensions de l'apprentissage automatique?

La réduction de la dimensionnalité est un apprentissage automatique (ML) ou une technique statistique de réduction de la quantité de variables aléatoires dans un problème en obtenant un ensemble de variables principales.