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

1
2
3
4
5

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)

Related