dimensionality reduction
Nghĩa tiếng Việt
Definition & Meaning
English Definition
The transformation of data from a high-dimensional space into a low-dimensional space so that the low-dimensional representation retains some meaningful properties of the original data, ideally close to its intrinsic dimensionality.
Vietnamese Meaning
Sự chuyển đổi dữ liệu từ một không gian nhiều chiều thành một không gian ít chiều, sao cho biểu diễn ít chiều vẫn giữ lại một số thuộc tính có ý nghĩa của dữ liệu gốc, lý tưởng nhất là gần với số chiều nội tại của nó.
Media Context
Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).
Examples
-
"Dimensionality reduction can significantly improve the performance of machine learning algorithms."
"Giảm số chiều có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các thuật toán học máy."
-
"The project involved dimensionality reduction to simplify the dataset."
"Dự án bao gồm việc giảm số chiều để đơn giản hóa tập dữ liệu."
-
"We applied dimensionality reduction techniques to visualize the high-dimensional data."
"Chúng tôi đã áp dụng các kỹ thuật giảm số chiều để trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều."
Word Family (Họ từ)
| POS | Word | Meaning |
|---|---|---|
| Noun | dimension | chiều, kích thước |
| Adjective | dimensional | thuộc về chiều/kích thước |
| Adverb | dimensionally | theo chiều, về mặt chiều |
| Verb | reduce | giảm bớt, rút gọn, hạ thấp |
| Noun | reduction | sự giảm bớt, sự rút gọn |
| Adjective | reducible | có thể giảm bớt, có thể rút gọn |
Synonyms
Related Words
Subject Area
Etymology (Nguồn gốc)
Usage Note
Dimensionality reduction is often used as a pre-processing step to reduce the complexity of data before applying machine learning algorithms. It can help to improve the performance of these algorithms by reducing the amount of data that needs to be processed and by removing irrelevant or redundant features. Techniques include Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Note that while PCA focuses on variance, LDA focuses on class separability. t-SNE is more for visualization.
Prepositions
The 'of' is used when speaking about what is being reduced (dimensionality reduction of data). 'For' is used when describing the purpose (dimensionality reduction for machine learning). 'In' is used when talking about the context (dimensionality reduction in image processing).
Collocations (Từ đi kèm)
-
effective effective dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu hiệu quả)
-
significant significant dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu đáng kể)
-
advanced advanced dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu tiên tiến)
-
linear linear dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu tuyến tính)
-
non-linear non-linear dimensionality reduction (giảm chiều dữ liệu phi tuyến tính)
-
perform perform dimensionality reduction (thực hiện giảm chiều dữ liệu)
-
apply apply dimensionality reduction (áp dụng giảm chiều dữ liệu)
-
achieve achieve dimensionality reduction (đạt được sự giảm chiều dữ liệu)
-
use use dimensionality reduction (sử dụng giảm chiều dữ liệu)
-
methods methods of dimensionality reduction (các phương pháp giảm chiều dữ liệu)
-
techniques techniques for dimensionality reduction (các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu)
-
algorithms algorithms for dimensionality reduction (các thuật toán giảm chiều dữ liệu)
Idioms
-
the challenge of dimensionality reduction
thách thức của việc giảm chiều dữ liệu
"One of the main challenges of dimensionality reduction is preserving relevant information while discarding noise."
(Một trong những thách thức chính của việc giảm chiều dữ liệu là bảo toàn thông tin liên quan trong khi loại bỏ nhiễu.)
-
the curse of dimensionality
lời nguyền của số chiều (hiện tượng phát sinh khi làm việc với dữ liệu có quá nhiều chiều, khiến các thuật toán trở nên kém hiệu quả)
"Dimensionality reduction helps mitigate the curse of dimensionality in high-dimensional datasets."
(Giảm chiều dữ liệu giúp giảm nhẹ 'lời nguyền của số chiều' trong các tập dữ liệu có số chiều cao.)
-
the goal of dimensionality reduction
mục tiêu của việc giảm chiều dữ liệu
"The primary goal of dimensionality reduction is to simplify data while retaining its essential properties for analysis."
(Mục tiêu chính của việc giảm chiều dữ liệu là đơn giản hóa dữ liệu trong khi vẫn giữ lại các thuộc tính thiết yếu của nó để phân tích.)
Interactive Flashcard
Click the card to flip and test your memory.
dimensionality reduction
nounSự chuyển đổi dữ liệu từ một không gian nhiều chiều thành một không gian ít chiều, sao cho biểu diễn ít chiều vẫn giữ lại một số thuộc tính có ý nghĩa của dữ liệu gốc, lý tưởng nhất là gần với số chiều nội tại của nó.
"Dimensionality reduction can significantly improve the performance of machine learning algorithms."
Grammar Rules
Rule: Reported Speech (Câu Tường thuật)
| Loại câu | Ví dụ Tiếng Anh | Bản dịch Tiếng Việt |
|---|---|---|
| Khẳng định | She said that dimensionality reduction was a crucial step in their data analysis process. |
Cô ấy nói rằng giảm chiều dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu của họ. |
| Phủ định | He told me that they did not use dimensionality reduction in that particular project. |
Anh ấy nói với tôi rằng họ đã không sử dụng giảm chiều dữ liệu trong dự án cụ thể đó. |
| Nghi vấn | She asked if dimensionality reduction had improved the model's performance. |
Cô ấy hỏi liệu giảm chiều dữ liệu có cải thiện hiệu suất của mô hình hay không. |
Cultural Context
Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "dimensionality reduction".