Метод главных компонентов
Метод главных компонентов (principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Вычисление главных компонент может быть сведено к
Метод главных компонентов (principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Вычисление главных компонент может быть сведено к
Метод последовательных приближений (метод итераций) — метод решения математических задач при помощи такой последовательности приближения, которая сходится к решению и строится рекуррентно (т. е. каждое новое
Мультиколлинеарность — тесная корреляционная взаимосвязь между отбираемыми для анализа факторами, совместно воздействующими на общий результат, которая затрудняет оценку и анализ общего результата. [Энциклопедия Руниверсалис] Мультиколлинеарность —
Мультипликативный — получаемый при умножении. [Энциклопедия Руниверсалис] [Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб: Университет ИТМО, 2022 – 186 с.]
Предиктор — прогностический параметр, фактор. [Энциклопедия Руниверсалис] [Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб: Университет ИТМО, 2022 – 186 с.]
Разреженные линейные модели — линейные модели, в которых в результате обучения часть компонент может иметь нулевой вес. [Энциклопедия Руниверсалис]
Алгоритм эвристический — алгоритм решения задачи, включающий практический метод, не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточный для решения поставленной задачи. Позволяет ускорить решение задачи
Аддитивный — получаемый при сложении. [Энциклопедия Руниверсалис] [Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб: Университет ИТМО, 2022 – 186 с.]
Машинное обучение с учителем; контролируемое обучение (supervised machine learning) — машинное обучение, при котором в процессе обучения используются только размеченные данные. [ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный
Обучение машинное с частичным привлечением учителя; частично контролируемое обучение (semi-supervised machine learning) — машинное обучение, при котором в процессе обучения используются как размеченные, так и