Я использую нейронную сеть для управления движением персонажа в игре. В настоящее время у меня есть огромное количество измерений и в интересах обрезки их для улучшения управления хранением и кодом, я
Я не понимаю, как использовать LDA только для уменьшения размерности. У меня есть матрица 75x65 с 64 функциями и 1 столбец для индекса класса. Эта матрица может быть найдена here. Я пытаюсь использова
Я пытаюсь уменьшить набор данных с помощью LDA. Я ожидаю, что по сокращенному набору данных у меня будет меньше точности. Однако, в зависимости от случайного семени, я иногда получаю уменьшенную верси
Я использую PCA на 100 изображений. Мои данные обучения: 442368x100 double. 442368 - это функции и 100 - количество изображений. Вот мой код для поиска собственного вектора. [ rows, cols] = size(train
Линейная регрессия не работает, если количество функций больше размера набора данных; если не применяется регуляризация. У svm также есть похожие проблемы? Не будет ли это хорошим приближением, если ч