在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。 1. scikit-learn流形学习库概述 ...
局部线性嵌入 Locally Linear Embedding,以下简称LLE 也是非常重要的降维方法。和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征,由于LLE在降维时保持了样本的局部特征,它广泛的用于图像图像识别,高维数据可视化等领域。下面我们就对LLE的原理做一个总结。 . 流形学习概述 LLE属于流形学习 Manifold Learning ...
2017-01-10 12:34 83 35592 推荐指数:
在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。 1. scikit-learn流形学习库概述 ...
如引用请务必注明此文出自:http://www.cnblogs.com/xbinworld LLE Locally linear embedding(LLE)[1] 是一种非线性降维算法,它能够使降维后的数据较好地保持原有流形结构。LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一。很多后续 ...
LLE及其改进算法介绍 Locally linear embedding (LLE) (Sam T.Roweis and Lawrence K.Saul, 2000)以及Supervised locally linear embedding (SLLE) (Dick ...
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用 ...
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用 ...
线性回归的一个问题可能是有可能出现欠拟合(如下图所示样本),因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计。如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一些偏差,从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归。在该算法中,我们给待预测点附近的每一个点赋予一定的权重,在这 ...
目录: 1、简述 2、数学表达 3、总结 1、简述 线性回归是一种 parametric learning algorithm,而局部加权线性回归是一种 non-parametric learning algorithm。Parametric learning ...