MNIST 可视化 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn t a matter of things being too complicated. Almost every ...
2018-09-28 15:57 0 1400 推荐指数：
LSTM 可视化 Visualizing Layer Representations in Neural Networks Visualizing and interpreting representations learned by machine learning / deep ...
如下所示： 结果： 以MNIST为例，先做PCA降到50维，再做t-sne： 结果如下： 更多降维的可视化参考：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/manifold ...
1.t-SNE 知乎 t-分布领域嵌入算法 虽然主打非线性高维数据降维，但是很少用，因为 比较适合应用于可视化，测试模型的效果 保证在低维上数据的分布与原始特征空间分布的相似性高 因此用来查看分类器的效果更加 1.1 复现demo 2.PCA 主成分 ...
前言 参考 1. t-SNE原理与推导； 完 ...
最近在开发一套自己的单细胞分析方法，所以copy paste事业有所停顿。 实例： R eNetIt v0.1-1 data(ralu.site) # Saturated spatial graph sat.graph <- knn.graph ...
1. SNE原理 基本原理： 是通放射变换 将数据点映射到概率分布上，分为两个步骤： 构建高维对象之间的概率分布，使得相似的对象有更高的概率被选择，而不相似的对象有更低的概率。 SNE 在低维空间中构建这两个分布，使得两个概率分布尽可能相似。 t-SNE是非监督的降维 ...
一个有效的数据降维的方法 t-SNE，类似PCA的主成分降维分析。 参考： t-分布邻域嵌入算法（t-SNE algorithm）简单理解 t-SNE初学 很好的教程：An illustrated introduction to the t-SNE algorithm 有点复杂额 ...
t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种用于降维的机器学习算法，在 2008 年由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 提出。 t-SNE ...
