Startpagina / Samenvattingen / Machine learning lliterature pddf / schalen-kenmerk-waarden

Feature Pruning and Normalization

Q: Wat is de methode genaamd om woorden die niet vaak voorkomen in tekstcategorisatieproblemen te verwijderen?

Deze methode staat bekend als Pruning , een proces van het verwijderen van woorden om de dataset te verkleinen.

Q: Wat zijn de twee typen normalisatieprocedures die vaak worden toegepast in data-verwerking?

- Feature normalisatie past een aanpassing toe op elk kenmerk over alle voorbeelden heen, met methoden zoals centreren, schalen van variantie, en absoluut schalen. - Example normalisatie past een aanpassing toe op elk individueel voorbeeld, zodanig dat de lengte van elke voorbeeldvector één wordt.

Q: Wat houden de normalisatieprocessen 'centreren', 'variantie schalen' en 'absoluut schalen' precies in?

- Centreren: betekent dat de gegevensset zo wordt verplaatst dat deze rond de oorsprong gecentreerd is. Dit helpt te voorkomen dat sommige kenmerken arbitrair groot zijn. - Variantie schalen: her-schaalt elk kenmerk zodat de variantie over de trainingsdata gelijk is aan 1. - Absoluut schalen: her-schaalt elk kenmerk zodat de maximale absolute waarde gelijk is aan 1 over de trainingsdata.

Q: Hoe bereken je de waarden voor μ d , σ d en r d die worden gebruikt bij feature normalisatie?

- μ d is het gemiddelde van de waarden van een kenmerk over alle voorbeelden. - σ d is de standaardafwijking van de waarden van een kenmerk. - r d is de maximale absolute waarde van de waarden van een kenmerk.

6 belangrijke vragen over Feature Pruning and Normalization

Wat is de methode genaamd om woorden die niet vaak voorkomen in tekstcategorisatieproblemen te verwijderen?

Deze methode staat bekend als Pruning, een proces van het verwijderen van woorden om de dataset te verkleinen.

Is het behouden van een binair kenmerk dat slechts een klein aantal keer voorkomt aan te raden in tekstcategorisatie?

Bij binaire kenmerken kan het verwijderen van kenmerken die slechts een klein aantal K keer voorkomen, nuttig zijn.

Wat is een redelijke cutoff bij het toepassen van pruning op een dataset met 1000 items?

Een cutoff van 5 wordt als redelijk beschouwd wanneer toegepast op een dataset met 1000 items.

Wat zijn de twee typen normalisatieprocedures die vaak worden toegepast in data-verwerking?

- Feature normalisatie past een aanpassing toe op elk kenmerk over alle voorbeelden heen, met methoden zoals centreren, schalen van variantie, en absoluut schalen.
- Example normalisatie past een aanpassing toe op elk individueel voorbeeld, zodanig dat de lengte van elke voorbeeldvector één wordt.

Wat houden de normalisatieprocessen 'centreren', 'variantie schalen' en 'absoluut schalen' precies in?

- Centreren: betekent dat de gegevensset zo wordt verplaatst dat deze rond de oorsprong gecentreerd is. Dit helpt te voorkomen dat sommige kenmerken arbitrair groot zijn.
- Variantie schalen: her-schaalt elk kenmerk zodat de variantie over de trainingsdata gelijk is aan 1.
- Absoluut schalen: her-schaalt elk kenmerk zodat de maximale absolute waarde gelijk is aan 1 over de trainingsdata.

Hoe bereken je de waarden voor μ_d, σ_d en r_d die worden gebruikt bij feature normalisatie?

- μ_d is het gemiddelde van de waarden van een kenmerk over alle voorbeelden.
- σ_d is de standaardafwijking van de waarden van een kenmerk.
- r_d is de maximale absolute waarde van de waarden van een kenmerk.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

Machine learning lliterature pddf

Bekijk samenvatting

Een unieke studie- en oefentool
Nooit meer iets twee keer studeren
Haal de cijfers waar je op hoopt
100% zeker alles onthouden

Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.

Studiemateriaal generieke omslagafbeelding

Feature Pruning and Normalization

6 belangrijke vragen over Feature Pruning and Normalization

Wat is de methode genaamd om woorden die niet vaak voorkomen in tekstcategorisatieproblemen te verwijderen?

Is het behouden van een binair kenmerk dat slechts een klein aantal keer voorkomt aan te raden in tekstcategorisatie?

Wat is een redelijke cutoff bij het toepassen van pruning op een dataset met 1000 items?

Wat zijn de twee typen normalisatieprocedures die vaak worden toegepast in data-verwerking?

Wat houden de normalisatieprocessen 'centreren', 'variantie schalen' en 'absoluut schalen' precies in?

Hoe bereken je de waarden voor μd, σd en rd die worden gebruikt bij feature normalisatie?

Samenvattingen die gerelateerd zijn aan The Decision Tree Model of Learning

Machine learning lliterature pddf

Praktische stralingshygiene

Introduction to Medical Imaging Physics, Eng…

Human anatomy & physiology

Medical Imaging Signals and Systems

Complexe diagnose therapie combinaties

Cardiovasculair systeem

Class notes - Medical Imaging in Pathologies

Class notes - Endocrine System

Class notes - Moleculair Imaging and Therapy

Class notes - Radiation Protection

IGIT2024

Hoe bereken je de waarden voor μ_d, σ_d en r_d die worden gebruikt bij feature normalisatie?