(Vị trí top_banner)
Hình ảnh minh họa ý nghĩa của từ dimensionality reduction
C1

dimensionality reduction

noun

Nghĩa tiếng Việt

giảm chiều dữ liệu giảm số chiều rút gọn chiều
Đang học
(Vị trí vocab_main_banner)

Định nghĩa & Giải nghĩa 'Dimensionality reduction'

Giải nghĩa Tiếng Việt

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.

Definition (English Meaning)

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.

Ví dụ Thực tế với 'Dimensionality reduction'

  • "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."

(Vị trí vocab_tab1_inline)

Từ loại & Từ liên quan của 'Dimensionality reduction'

Các dạng từ (Word Forms)

  • Noun: dimensionality reduction
(Vị trí vocab_tab2_inline)

Đồng nghĩa (Synonyms)

feature extraction(trích xuất đặc trưng) feature selection(lựa chọn đặc trưng)

Trái nghĩa (Antonyms)

Chưa có từ trái nghĩa.

Từ liên quan (Related Words)

principal component analysis (PCA)(phân tích thành phần chính (PCA)) linear discriminant analysis (LDA)(phân tích phân biệt tuyến tính (LDA))
t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)(nhúng láng giềng ngẫu nhiên phân phối t (t-SNE))

Lĩnh vực (Subject Area)

Khoa học máy tính Thống kê

Ghi chú Cách dùng 'Dimensionality reduction'

Mẹo sử dụng (Usage Notes)

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.

Giới từ đi kèm (Prepositions)

of for in

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).

Ngữ pháp ứng dụng với 'Dimensionality reduction'

Rule: sentence-reported-speech

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.
(Vị trí vocab_tab4_inline)