high-dimensional space
high-dimensional space
high-dimensional data
high-dimensional data
high-dimensional analysis
high-dimensional analysis
high-dimensional model
high-dimensional model
high-dimensional feature
high-dimensional feature
be high-dimensional
be high-dimensional
high-dimensional embedding
high-dimensional embedding
high-dimensional representation
high-dimensional representation
high-dimensional manifold
high-dimensional manifold
high-dimensional projection
high-dimensional projection
the algorithm struggles with high-dimensional data due to the curse of dimensionality.
Ang algoritmo ay nakakahiyang magtrabaho sa mga mataas na dimensional na data dahil sa kahinaan ng dimensionalidad.
feature selection aims to reduce the dimensionality of the dataset.
Ang pagpili ng mga tampok ay nagmamahalagang mabawasan ang dimensionalidad ng dataset.
we used pca to project the high-dimensional data into a lower-dimensional space.
Gumamit kami ng PCA upang i-proyekta ang mataas na dimensional na data sa isang mas mababang dimensional na espasyo.
high-dimensional spaces are common in image and text analysis.
Ang mga mataas na dimensional na espasyo ay karaniwan sa pag-analisa ng imahe at teksto.
the model's performance degraded significantly in high-dimensional feature space.
Ang pagganap ng modelo ay bumaba nang malaki sa mataas na dimensional na espasyo ng tampok.
regularization techniques help prevent overfitting in high-dimensional models.
Ang mga teknik ng regularisasyon ay nakakatulong upang iwasan ang overfitting sa mga mataas na dimensional na modelo.
visualizing high-dimensional data is challenging but crucial for understanding patterns.
Ang pagvisualize ng mataas na dimensional na data ay nakakapagod pero mahalaga para sa pag-unawa sa mga pattern.
the dataset contained a large number of high-dimensional features.
Ang dataset ay naglalaman ng isang malaking bilang ng mataas na dimensional na mga tampok.
we employed dimensionality reduction to simplify the high-dimensional representation.
Gumamit kami ng pagbawas ng dimensionalidad upang simplifyin ang mataas na dimensional na representasyon.
sparse representations are often used to handle high-dimensional data efficiently.
Ang mga sparse na representasyon ay madalas ginagamit upang epektibong i-handle ang mataas na dimensional na data.
the goal was to find a compact representation in a lower-dimensional space.
Ang layunin ay hanapin ang isang kompak na representasyon sa isang mas mababang dimensional na espasyo.
high-dimensional space
high-dimensional space
high-dimensional data
high-dimensional data
high-dimensional analysis
high-dimensional analysis
high-dimensional model
high-dimensional model
high-dimensional feature
high-dimensional feature
be high-dimensional
be high-dimensional
high-dimensional embedding
high-dimensional embedding
high-dimensional representation
high-dimensional representation
high-dimensional manifold
high-dimensional manifold
high-dimensional projection
high-dimensional projection
the algorithm struggles with high-dimensional data due to the curse of dimensionality.
Ang algoritmo ay nakakahiyang magtrabaho sa mga mataas na dimensional na data dahil sa kahinaan ng dimensionalidad.
feature selection aims to reduce the dimensionality of the dataset.
Ang pagpili ng mga tampok ay nagmamahalagang mabawasan ang dimensionalidad ng dataset.
we used pca to project the high-dimensional data into a lower-dimensional space.
Gumamit kami ng PCA upang i-proyekta ang mataas na dimensional na data sa isang mas mababang dimensional na espasyo.
high-dimensional spaces are common in image and text analysis.
Ang mga mataas na dimensional na espasyo ay karaniwan sa pag-analisa ng imahe at teksto.
the model's performance degraded significantly in high-dimensional feature space.
Ang pagganap ng modelo ay bumaba nang malaki sa mataas na dimensional na espasyo ng tampok.
regularization techniques help prevent overfitting in high-dimensional models.
Ang mga teknik ng regularisasyon ay nakakatulong upang iwasan ang overfitting sa mga mataas na dimensional na modelo.
visualizing high-dimensional data is challenging but crucial for understanding patterns.
Ang pagvisualize ng mataas na dimensional na data ay nakakapagod pero mahalaga para sa pag-unawa sa mga pattern.
the dataset contained a large number of high-dimensional features.
Ang dataset ay naglalaman ng isang malaking bilang ng mataas na dimensional na mga tampok.
we employed dimensionality reduction to simplify the high-dimensional representation.
Gumamit kami ng pagbawas ng dimensionalidad upang simplifyin ang mataas na dimensional na representasyon.
sparse representations are often used to handle high-dimensional data efficiently.
Ang mga sparse na representasyon ay madalas ginagamit upang epektibong i-handle ang mataas na dimensional na data.
the goal was to find a compact representation in a lower-dimensional space.
Ang layunin ay hanapin ang isang kompak na representasyon sa isang mas mababang dimensional na espasyo.
Galugarin ang madalas na hinahanap na bokabularyo
Gusto mo bang matutunan ang bokabularyo nang mas episyente? I-download ang DictoGo app at mag-enjoy sa mas maraming features para sa pag-memorize at pag-review ng bokabularyo!
I-download ang DictoGo Ngayon