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Die Kovarianzmatrix ist ein zentrales Werkzeug in der Statistik und multivariaten Datenanalyse. Sie beschreibt die Varianzen und Kovarianzen zwischen mehreren Zufallsvariablen und ist Grundlage für viele Verfahren wie Hauptkomponentenanalyse und multivariate Regression.
Synonyme: Covariance Matrix, Streuungsmatrix, Varianz-Kovarianz-Matrix↗Feature ExtractionFeature Extraction bezeichnet den Prozess der Identifikation und Auswahl relevanter Merkmale aus Rohdaten, um diese für maschinelles Lernen und Datenanalyse nutzbar zu machen. Dieser Artikel erklärt die Bedeutung, Methoden und Anwendungsbereiche der Feature Extraction.
Synonyme: Eigenschaftsextraktion, Feature Engineering (Teilbereich), Merkmalsextraktion↗Principal Component Analysis (PCA)Principal Component Analysis (PCA) ist ein statistisches Verfahren zur Reduktion der Dimensionalität von Datensätzen, das gleichzeitig die wichtigsten Informationen bewahrt. Es wird vor allem in der Datenanalyse, Mustererkennung und maschinellem Lernen eingesetzt.
Synonyme: Eigenvektormethode, Hauptachsenanalyse, Hauptkomponentenanalyse↗Keine passenden Artikel gefunden
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