Losowa cecha

term_id: random_feature

Category: basic_concepts

Definition

Mapy cech losowych przekształcają wejścia do nowej przestrzeni, w której modele liniowe mogą przybliżać nieliniowe funkcje jądra. To podejście, często związane z metodą Nystroma lub cechami Fouriera, pozwala na skalowalne uczenie się.

Summary

Technika mapująca dane wejściowe do przestrzeni o wyższej wymiarowości za pomocą losowych projekcji, aby efektywnie przybliżyć metody jądra.

Key Concepts

  • Przybliżanie jądra
  • Mapowanie cech
  • Wydajność obliczeniowa
  • Liniaryzacja

Use Cases

  • Regresja jądrowa w skali makro
  • Przybliżanie jądra stycznego sieci neuronowej (NTK)
  • Skalowalne procesy Gaussa

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