اگر آپ کو کسی چیز کو اچھی طرح سے سمجھنے کی ضرورت ہے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟

پسندیدہ انتخاب کرنا

اگر آپ کو انتخاب کرنا مشکل لگتا ہے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟

فائلز

حروف تہجی طریقہ کار کی خصوصیات کا جائزہ لیتے ہیں جن کی بنیاد پر symption کے اقدامات پر ہوتی ہے جیسے کہ struction یا باہمی معلومات۔ یہ بلند ترین تقسیمی اعداد و شمار کے لیے تیز اور موزوں ہوتے ہیں۔

گرب

مختلف ذیلی پٹیوں پر تربیتی ماڈلز کے ذریعے ترتیب‌وار طریقے اختیار کئے گئے ہیں اور بہترین کارکردگی کا انتخاب کرتے ہیں ۔

غیر متصل

مثال کے طور پر ، ماڈل تربیت کے اندر کارپوریٹڈ طریقے اختیار کرنے سے بہت اہم خصوصیات پیدا ہوتی ہیں ۔

دینداری (dimencality Reduction Techniques)

Dimenciality کمیت اعداد کو ذیلی تقسیمی تقسیم شدہ فضاء میں تبدیل کرتی ہے، ضروری معلومات محفوظ رکھتی ہے. یہ اس وقت مفید ہوتا ہے جب خصوصیات کو انتہائی متحرک یا بلند تقسیمی اعداد سے معاملہ کیا جاتا ہے۔

پرنسپل کمونیس (پی سی اے)

یہ بہت زیادہ استعمال ہونے والی نظریاتی اور آواز میں کمی کے لئے استعمال ہوتا ہے ۔

T-Distributed Stuchic neighbour Embecting (t-SNE)

T-SNE دو یا تین مقداروں میں ہائی-dissional data کے لیے ایک تکنیک ہے. یہ مقامی ترکیبوں پر زور دیتا ہے اور کلسٹرنگ تجزیہ کے لیے مفید ہے۔

بہترین مشق

انتخاب یا کمی کو کم کرنے کے لئے مندرجہ‌ذیل بہترین کاموں پر غور کریں :

  • تکنیکوں کا انتخاب کرنے سے پہلے اعداد و شمار کو سمجھیں ۔
  • خصوصیت انتخاب کے اثر کا تجزیہ کرنے کے لیے کراسشن کا استعمال کریں۔
  • بہتر نتائج کے لیے متعدد طریقوں کو ملا کر رکھیں۔
  • زیادہ تر کارکردگی سے محتاط رہیں جس سے معلومات نقصان ہو سکتا ہے۔