Véletlen jellemző
term_id: random_feature
Category: basic_concepts
Definition
A véletlen jellemzőképek a bemeneteket egy új térbe transzformálják, ahol lineáris modellek képesek közelíteni a nemlineáris kernelfüggvényeket. Ez az megközelítés, amely gyakran kapcsolódik a Nyström-módszerhez vagy a Fourier-jellemzőkhöz, lehetővé teszi…
Summary
Egy technika, amely véletlen vetületek segítségével magasabb dimenziós térbe képezi át a bemeneti adatokat a kernel módszerek hatékony közelítésére.
Key Concepts
- Kernelközelítés
- Jellemzőképezés
- Számítási hatékonyság
- Lineárisítás
Use Cases
- Nagy léptékű kernelregresszió
- Neurális tangens kernel közelítése
- Skálázható Gauss-folyamatok
Code Example
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)