Multiple solutions exist for removi

Multiple solutions exist for removing higher-order dependencies. For instance, if prior knowledge is known about theproblem, then a nonlinearity (i.e. kernel) might be appliedto the data to transform the data to a more appropriate naivebasis. For instance, in Figure 6a, one might examine the polar coordinate representation of the data. This parametric approach is often termed kernel PCA.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีวิธีแก้ไขปัญหามากมายสำหรับการลบการพึ่งพาลำดับที่สูงกว่า ตัวอย่างเช่น หากทราบความรู้เดิมเกี่ยวกับปัญหาแล้ว ความไม่เชิงเส้น (เช่น เคอร์เนล) อาจถูกนำไปใช้กับข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นพื้นฐาน ที่ไร้เดียงสาที่เหมาะสมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในรูปที่ 6a อาจตรวจสอบการแสดงพิกัดเชิงขั้วของข้อมูล วิธีการแบบพาราเมตริกนี้มักเรียกว่าเคอร์เนล PCA

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีโซลูชั่นมากมายสำหรับการลบการพึ่งพาลำดับสูง ยกตัวอย่างเช่น หากทราบข้อมูลเกี่ยวกับ
ปัญหาแล้วอาจใช้ไม่ใช่เชิงเส้น (เช่นเคอร์เนล)
แปลงข้อมูลเป็น naive ที่เหมาะสมมากขึ้น
เหตุผล ตัวอย่างเช่นในรูปที่ 6a การแสดงพิกัดเสาของข้อมูลสามารถตรวจสอบได้ วิธีการตั้งพาราเมทริกนี้มักเรียกว่า PCA นิวเคลียร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีโซลูชันหลายอย่างเพื่อลบการอ้างอิงระดับสูง ตัวอย่างเช่นถ้าคุณรู้ล่วงหน้า
ปัญหาแล้วสามารถใช้ไม่เชิงเส้น(นั่นคือเคอร์เนล)
แปลงข ้ อมูลเป ็ นรูปแบบที ่ เหมาะสมมากขึ้น
พื้นฐาน. ตัวอย่างเช่นในรูปที่6 aคุณสามารถตรวจสอบการแสดงพิกัดขั้วของข้อมูลได้ วิธีพารามิเตอร์นี้มักเรียกว่าเคอร์เนลPCA