Kavram SözlüğüMakine Öğrenmesi
Truncated SVD
Özellikle seyrek matrislerde boyut indirgeme için kullanılan kesilmiş tekil değer ayrışımı yöntemi.
Truncated SVD, büyük ve seyrek veri yapılarında boyut indirgeme için oldukça kullanışlıdır. Özellikle metin madenciliği, öneri sistemleri ve yüksek boyutlu sparse özellik uzaylarında etkin biçimde uygulanır. PCA'ya benzer şekilde düşük boyutlu temsil üretir, ancak merkezleme gereksinimi olmadığı için sparse matrislerle daha uyumludur. Bu özelliği onu pratik veri bilimi projelerinde önemli kılar.
İlginizi Çekebilir
Yapay zeka yolculuğunuza devam etmek için bu kavramlara da göz atabilirsiniz.
