Как применяется теория функций в машинном обучении?

Теория функций в машинном обучении применяется для создания алгоритмов, способных обучаться на данных и делать прогнозы. proglib.io

Некоторые способы применения теории функций в машинном обучении:

• Разработка функций. codelabsacademy.com Это процесс создания новых функций или изменения существующих на основе необработанных данных. codelabsacademy.com Хорошо спроектированные функции позволяют выявить закономерности и взаимосвязи в данных, что повышает точность прогнозирования. codelabsacademy.com
• Выбор функций. codelabsacademy.com Выбираются наиболее релевантные функции и отбрасываются менее информативные для уменьшения размерности и шума в данных. codelabsacademy.com
• Масштабирование характеристик. codelabsacademy.com Числовые характеристики нормализуются или стандартизируются до одинакового масштаба, чтобы определённые характеристики не доминировали из-за их большей величины. codelabsacademy.com
• Полиномиальные функции. codelabsacademy.com Создаются новые функции путём возведения существующих функций в более высокие степени, что фиксирует нелинейные связи. codelabsacademy.com
• Биннинг или дискретизация. codelabsacademy.com Непрерывные числовые объекты группируются в ячейки или категории, что упрощает сложные отношения. codelabsacademy.com
• Пересечение функций/взаимодействия. codelabsacademy.com Создаются новые функции путём объединения или взаимодействия существующих для фиксации взаимодействия между ними. codelabsacademy.com
• Преобразование функций. codelabsacademy.com Применяются математические преобразования, такие как логарифмы или квадратные корни, для более нормального распределения данных или уменьшения асимметрии. codelabsacademy.com
• Инжиниринг текстовых функций. codelabsacademy.com Используются такие методы, как TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа), встраивание слов или n-граммы для эффективного представления текстовых данных. codelabsacademy.com
• Временные характеристики. codelabsacademy.com Извлекаются характеристики из временных меток, таких как день недели, месяц или разница во времени, что может выявить закономерности, связанные со временем. codelabsacademy.com

Каждая проблема и набор данных могут требовать разных подходов к разработке функций. codelabsacademy.com