الگوریتم PCA
🧠 الگوریتم تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) مقدمه تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) یک روش آماری و یادگیری ماشین است که برای کاهش ابعاد دادهها استفاده میشود. هدف PCA این است که با حفظ بیشترین اطلاعات موجود در دادهها، تعداد ویژگیها (Dimensions) کاهش یابد تا مدلها سریعتر و با دقت مناسبتر آموزش ببینند. PCA به ویژه برای […]
الگوریتم t-SNE
حتماً ✅ در ادامه یک متن کامل و مناسب برای وبسایت درباره الگوریتم t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) آماده کردهام که میتواند در ۳–۴ صفحه آموزشی یا تخصصی قرار بگیرد: 🧠 الگوریتم t-SNE مقدمه t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) یک الگوریتم غیرخطی کاهش ابعاد است که به ویژه برای مصورسازی دادههای چندبعدی پیچیده استفاده میشود. […]
الگوریتم UMAP
🧠 الگوریتم UMAP مقدمه UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) یک الگوریتم غیرخطی کاهش ابعاد است که به منظور مصورسازی و تحلیل دادههای پیچیده چندبعدی طراحی شده است. UMAP با حفظ ساختار محلی و سراسری دادهها، امکان کاهش ابعاد دادهها به فضای دوبعدی یا سهبعدی را فراهم میکند و معمولاً برای مصورسازی خوشهها و الگوهای […]
