Zufällige Merkmale

term_id: random_feature

Category: basic_concepts

Definition

Zufällige Merkmalsabbildungen transformieren Eingaben in einen neuen Raum, in dem lineare Modelle nichtlineare Kernel-Funktionen approximieren können. Dieser Ansatz, der oft mit der Nystrom-Methode oder Fourier-Merkmalen verbunden ist, ermöglicht effiziente Berechnungen bei großen Datensätzen.

Summary

Eine Technik, die Eingabedaten mittels zufälliger Projektionen in einen hochdimensionalen Raum abbildet, um Kernel-Methoden effizient zu approximieren.

Key Concepts

  • Kernel-Approximation
  • Merkmalsabbildung
  • Rechnerische Effizienz
  • Linearisierung

Use Cases

  • Großskalige Kernel-Regression
  • Approximation des Neural Tangent Kernel
  • Skalierbare Gaußsche Prozesse

Code Example

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import numpy as np
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler
X = np.random.rand(100, 5)
transformer = RBFSampler(gamma=1, n_components=50, random_state=42)
X_transformed = transformer.fit_transform(X)

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