"फ़ीचर स्पेस" क्या है?


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"फ़ीचर स्पेस" की परिभाषा क्या है?

उदाहरण के लिए, एसवीएम के बारे में पढ़ते समय, मैं "स्पेसिंग फीचर की मैपिंग" के बारे में पढ़ता हूं। CART के बारे में पढ़ते समय, मैंने "स्पेसिंग फीचर के विभाजन" के बारे में पढ़ा।

मैं समझता हूं कि क्या हो रहा है, विशेष रूप से कार्ट के लिए, लेकिन मुझे लगता है कि कुछ परिभाषा है जो मुझे याद है।

क्या "फीचर स्पेस" की एक सामान्य परिभाषा है?

क्या कोई परिभाषा है जो मुझे SVM ​​गुठली और / या कार्ट में अधिक जानकारी देगी?


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फ़ीचर स्पेस केवल उन विशेषताओं के संग्रह को संदर्भित करता है जो आपके डेटा को चिह्नित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपका डेटा लोगों के बारे में है, तो आपकी सुविधा स्थान (लिंग, ऊँचाई, वजन, आयु) हो सकती है। एसवीएम में, हम डेटा का वर्णन करने के लिए विशेषताओं के एक अलग सेट पर विचार करना चाह सकते हैं, जैसे कि (लिंग, ऊंचाई, वजन, आयु ^ 2, ऊंचाई / वजन) आदि; यह एक अन्य फीचर स्पेस की मैपिंग है
JCWong

क्या आप कृपया पढ़ने के नाम / शीर्षक देंगे?
फू डीएल

जवाबों:


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फ़ीचर स्पेस

फ़ीचर अंतरिक्ष को संदर्भित करता है -dimensions जहाँ आपके चर रहते हैं (लक्ष्य चर शामिल नहीं है, अगर यह मौजूद है)। शब्द का उपयोग अक्सर एमएल साहित्य में किया जाता है क्योंकि एमएल में एक कार्य सुविधा निष्कर्षण है , इसलिए हम सभी चर को सुविधाओं के रूप में देखते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा सेट पर विचार करें:n

लक्ष्य

  1. कुछ परीक्षण अवधि के बाद कार टायर की मोटाईY

चर

  1. दूरी की परीक्षा में यात्रा कीX1
  2. X2
  3. X3C

R3R3XX4

  • X4=X1X2

R4

मैपिंग

ϕR3R4

ϕ(x1,x2,x3)=(x1,x2,x3,x1x2)

यह संभाव्यता सिद्धांत में एक नमूना स्थान से कैसे भिन्न होता है? सिर्फ पूछ रहे। मैं जानना चाहता हूँ।
प्लेसिडिया

DD

1
मैं कहूंगा कि, पिलोन के उदाहरण से पता चलता है, कुछ नए फीचर्स को हटाकर फीचर स्पेस को बढ़ाया जा सकता है। संभाव्यता में नमूना स्थान नहीं हो सकता। यह संपूर्ण है, सुविधा स्थान नहीं हैं।
हसन इकबाल

@ Cam.Davidson.Pilon आपके जवाब से प्रेरित कोई व्यक्ति ऐसा लगता है: dataorigami.net/blogs/napkin-folding/…
AIM_BLB

@AIM_BLB कि मैं हूँ!
कैम। डेविडसन.पिलॉन
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