Feature extraction involves simplif

Feature extraction involves simplifying the amount of resources required to describe a large set of data accurately. When performing analysis of complex data one of the major problems stems from the number of variables involved. Analysis with a large number of variables generally requires a large amount of memory and computation power or aclassification algorithm which overfits the training sample and generalizes poorly to new samples. Feature extraction is a general term for methods of constructing combinations of the variables to get around these problems while still describing the data with sufficient accuracy.

Kết quả (Việt) 1:

Khai thác tính năng liên quan đến việc đơn giản hóa số lượng nguồn lực cần thiết để mô tả một tập lớn các dữ liệu chính xác. Khi thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp, một trong những vấn đề lớn bắt nguồn từ số lượng biến tham gia. Phân tích với một số lớn các biến nói chung đòi hỏi một lượng lớn bộ nhớ và tính toán quyền lực hoặc aclassification thuật toán mà overfits đào tạo mẫu và generalizes kém mẫu mới. Tính năng khai thác là một thuật ngữ chung cho phương pháp xây dựng kết hợp của các yếu tố để có được xung quanh những vấn đề này trong khi vẫn mô tả các dữ liệu với độ chính xác đủ.

Kết quả (Việt) 2:

Khai thác tính năng liên quan đến việc đơn giản hóa số lượng tài nguyên cần thiết để mô tả một tập hợp lớn các dữ liệu chính xác. Khi thực hiện phân tích các dữ liệu phức tạp là một trong những vấn đề chính xuất phát từ số lượng biến có liên quan. Phân tích với một số lượng lớn các biến thường đòi hỏi một lượng lớn bộ nhớ và tính toán điện hoặc thuật toán aclassification mà overfits mẫu đào tạo và khái quát kém với các mẫu mới. Khai thác tính năng là một thuật ngữ chung cho các phương pháp xây dựng kết hợp của các biến để có được xung quanh những vấn đề này trong khi vẫn mô tả dữ liệu với đủ độ chính xác.