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Beschreibung
O trabalho proposto foi desenvolvido para reduzir o risco de representação de dados de alta dimensão sob a forma de representação de dados de baixa dimensão. A redução na dimensionalidade é alcançada escolhendo as características certas onde as dimensões são reduzidas, constrói-se um modelo certo para se conseguir a escolha certa. Este relatório apresenta as práticas de redução da dimensionalidade como a Análise de Componentes Principais (PCA), PCA de Kernel e Embedded Locally Linear (LLE).
USANDO PCA, KPCA E LLE
Details
| Verlag | Edições Nosso Conhecimento |
| Ersterscheinung | 11. August 2021 |
| Maße | 22 cm x 15 cm x 0.4 cm |
| Gewicht | 96 Gramm |
| Format | Softcover |
| ISBN-13 | 9786204006017 |
| Seiten | 52 |
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