Random feature

term_id: random_feature

Category: basic_concepts

Definition

랜덤 피처 맵은 입력을 새로운 공간으로 변환하여 선형 모델이 비선형 커널 함수를 근사할 수 있게 합니다. 이 접근 방식은 종종 Nystrom 방법이나 푸리에 피처와 관련되어 있으며, 계산 효율성을 높여줍니다.

Summary

입력 데이터를 무작위 투영을 사용하여 고차원 공간으로 매핑하여 커널 방법을 효율적으로 근사하는 기법입니다.

Key Concepts

커널 근사
피처 매핑
계산 효율성
선형화

Use Cases

대규모 커널 회귀
신경 접대 커널(Neural Tangent Kernel) 근사
확장 가능한 가우시안 프로세스

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)