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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Até agora, falamos sobre os novos recursos de engenharia que você
  2. pode desejar adicionar a um conjunto de dados.
  3. Mas também é importante saber como se livrar de recursos que você
  4. pode não desejar.
  5. Pode não estar claro neste momento: porque você desejaria se
  6. livrar de um recurso?
  7. Você pode estar pensando: mas,
  8. Katie, isso é jogar informações fora, isso é jogar dados fora.
  9. Por que eu desejaria fazer isso?
  10. E eu diria a você que há muitas razões muito boas de porque você
  11. pode desejar se livrar de recursos.
  12. Falaremos sobre algumas dessas razões no restante desta lição.
  13. Mas quero fazer você pensar sobre isso por si mesmo primeiro.
  14. Aqui estão algumas razões pelas quais você pode desejar ignorar um recurso.
  15. Quero que você coloque uma marca de verificação em todas as que você acha
  16. que realmente parecem boas razões para ignorar um recurso.
  17. Portanto, talvez um problema com um recurso seja ele ser ruidoso,
  18. ser difícil de distinguir se
  19. é confiável para medir o que você quer medir.
  20. Potencialmente, outra coisa que pode estar acontecendo é que um recurso, talvez,
  21. esteja fazendo com que seu modelo sobreajuste por alguma razão.
  22. Talvez, você acredite que o recurso esteja fortemente relacionado ou
  23. o que chamamos de altamente correlacionado com um recurso que já esteja presente.
  24. Portanto, ele está fornecendo informações a você, mas apenas repetindo informações
  25. que já estão presentes na forma de outro recurso.
  26. E a última possibilidade é que recursos adicionais talvez tornem
  27. o processo de treinamento ou de testes lento.
  28. E, portanto, para manter as coisas acontecendo rapidamente, você queira trabalhar com
  29. o número mínimo de recursos necessários para obter bom desempenho.
  30. Portanto, diga-me o que você acha.
  31. Quais destas são boas razões para ignorar um recurso?