차원 축소1 [핸즈온 머신러닝] 8장 차원 축소 훈련 속도를 높임 데이터 시각화에 유용 차원 축소에 사용되는 두 가지 주요 접근 방법 : 투영, 매니폴드 학습 인기 있는 차원 축소 기법 : PCA, 커널 PCA, LLE 1. 차원의 저주 훈련 세트의 차원이 클수록 과대적합 위험이 커짐 해결책 중 하나로 훈련 샘플의 밀도가 충분히 높아질 때까지 훈련 세트의 크기를 키우기 그러나 기하 급수적으로 늘어날 수 있음 2. 차원 축소를 위한 접근 방법 1) 투영 대부분의 문제는 모든 차원에 걸쳐 균일하게 퍼져있지 않음 모든 훈련샘플이 고차원 공간 안의 저차원 부분 공간에 놓여 있음 차원 축소에 있어서 투영이 언제나 최선의 방법은 아님 스위스 롤 데이터셋처럼 부분 공간이 뒤틀리거나 휘어 있기도 함 2) 매니폴드 학습 d차원 매니폴드는 국부적으로 d차원 초평면으로 .. 2022. 1. 24. 이전 1 다음