Теория функций в машинном обучении применяется для создания алгоритмов, способных обучаться на данных и делать прогнозы. 2

Некоторые способы применения теории функций в машинном обучении:

• Разработка функций. 1 Это процесс создания новых функций или изменения существующих на основе необработанных данных. 1 Хорошо спроектированные функции позволяют выявить закономерности и взаимосвязи в данных, что повышает точность прогнозирования. 1
• Выбор функций. 1 Выбираются наиболее релевантные функции и отбрасываются менее информативные для уменьшения размерности и шума в данных. 1
• Масштабирование характеристик. 1 Числовые характеристики нормализуются или стандартизируются до одинакового масштаба, чтобы определённые характеристики не доминировали из-за их большей величины. 1
• Полиномиальные функции. 1 Создаются новые функции путём возведения существующих функций в более высокие степени, что фиксирует нелинейные связи. 1
• Биннинг или дискретизация. 1 Непрерывные числовые объекты группируются в ячейки или категории, что упрощает сложные отношения. 1
• Пересечение функций/взаимодействия. 1 Создаются новые функции путём объединения или взаимодействия существующих для фиксации взаимодействия между ними. 1
• Преобразование функций. 1 Применяются математические преобразования, такие как логарифмы или квадратные корни, для более нормального распределения данных или уменьшения асимметрии. 1
• Инжиниринг текстовых функций. 1 Используются такие методы, как TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа), встраивание слов или n-граммы для эффективного представления текстовых данных. 1
• Временные характеристики. 1 Извлекаются характеристики из временных меток, таких как день недели, месяц или разница во времени, что может выявить закономерности, связанные со временем. 1

Каждая проблема и набор данных могут требовать разных подходов к разработке функций. 1