machine learning - एक चर के चौगुना परिवर्तन



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बहुविध सुविधाओं (द्विघात, घन, आदि) का इस्तेमाल किसी मॉडल में पूर्वाग्रह को कम करने और शर्तों के बीच परस्पर क्रियाओं के लिए किया जाता है। स्किकिट में जानने के लिए यह स्केलैर्न में एक परिवर्तन के रूप में लागू किया जाता है। प्रीप्रोसेटिंगपॉलिनीमियल फ़ेचर

यह विचार है कि आपके पास a , b और c तीन विशेषताएं हैं। द्विघात सुविधाओं का विस्तार (a + b + c) ^ 2 । इस प्रकार a^2 , b^2 c^2 , a*b , a*c , b*c होगा द्विघात विशेषता का सेट।

विज्ञानिक-सीखने के पॉलीनोमियाल विशेषताओं के भीतर, जब तर्क की degree पारित की जाती है, तो उस डिग्री तक सभी शर्तों को बनाया जाता है।

यह आमतौर पर एक रेखीय मॉडल बनाने से पहले उपयोग किया जाता है। यह कम पूर्वाग्रह के लिए अनुमति देता है, लेकिन यह सुविधा सेट के आकार को बहुत तेज़ी से बढ़ाता है।

मैं कुछ मशीन सीखने की कोशिश कर रहा हूं और सोच रहा हूं कि डेटा के द्विघात और घन परिवर्तन क्या है और यह कैसे किया जाता है? फ़ोरम पर एक आदमी इस बारे में बात कर रहा है और मैं सोच रहा था कि एक चर का परिवर्तन क्या है और यह कैसे किया जाता है। धन्यवाद





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