বহুগুণে পড়াশোনা এবং অ-লিনিয়ার মাত্রিকতা হ্রাসের মধ্যে পার্থক্য কী ?
আমি এই দুটি পদটি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হতে দেখেছি। উদাহরণ স্বরূপ:
http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html :
ম্যানিফোল্ড লার্নিং (প্রায়শই অ-রৈখিক মাত্রিক হ্রাস হিসাবেও পরিচিত) ডেটা এম্বেড করার লক্ষ্যটি অনুসরণ করে যা মূলত নিম্ন মাত্রিক জায়গাতে একটি উচ্চ মাত্রিক স্থানে থাকে, যখন বৈশিষ্ট্যযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করে।
http://www.stat.washington.edu/courses/stat539/spring14/ রিসোর্সস / টিউটোরিয়াল_নিলিন-ডিম-red.pdf :
এই টিউটোরিয়ালে 'ম্যানিফোল্ড লার্নিং' এবং 'ডাইমেনশিয়ালটি হ্রাস' আন্তঃবদলযোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়।
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3337666/ :
মাত্রিকতা হ্রাস পদ্ধতিগুলি এমন এক শ্রেণীর অ্যালগোরিদম যা গ্যারান্টিযুক্ত পরিসংখ্যানগত যথাযথতার বৈষম্য বিধি তৈরি করতে বহুমাত্রিক শ্রেণীর পরিসংখ্যানগত নমুনার জন্য গাণিতিকভাবে সংজ্ঞায়িত বহুবিধ ব্যবহার করে।
তবে, http://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html আরও সংক্ষিপ্ত:
ম্যানিফোল্ড লার্নিং অ-রৈখিক মাত্রিক হ্রাস করার একটি পদ্ধতির।
একটি প্রথম পার্থক্য যা আমি দেখতে পাচ্ছি তা হ'ল একাধিক রৈখিক লিনিয়ার হতে পারে, অতএব একটিকে অ-রৈখিক বহুগুণে শিখন এবং অ-রৈখিক মাত্রিক হ্রাস তুলনা করা উচিত ।