原文:李宏毅深度学习笔记-无监督学习-降维

把无监督学习分成两种 一种是化繁为简,可以分成两大类:聚类和降维 所谓的化繁为简的意思是说,找一个函数,可以input看起来像树的东西,output都是抽象的树,把本来复杂的东西,变成比较简单的output。在做无监督学习时,通常只会有函数中的一边。比如找一个函数,可以把所有的树都变成抽象的树,但是拥有的数据,只有一大堆各种不同的图像,不知道它的output长什么样子。 另外一种是无中生有,找一 ...

2020-06-20 22:11 0 1428 推荐指数:

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深度学习笔记-半监督学习

监督学习 什么是半监督学习? 大家知道在监督学习里,有一大堆的训练数据(由input和output对组成)。例如上图所示\(x^r\)是一张图片,\(y^r\)是类别的label。 半监督学习是说,在label数据上面,有另外一组unlabeled的数据,写成\(x^u ...

Mon Jun 15 01:13:00 CST 2020 3 2154
深度学习笔记-监督学习-领域嵌入

Manifold Learning t-SNE的“N E”就是Neighbor Embedding的缩写。现在要做的事情就是之前讲过的降维,只不过是非线性的降维。 我们知道数据点可能是高维空间里的一个流形曲面,也可以说,数据点的分布其实是在一个低维的空间里面,只是被扭曲塞到了一个高维空间 ...

Tue Jun 23 05:51:00 CST 2020 0 608
深度学习笔记-监督学习-词嵌入

1-of-N encoding 词嵌入其实是降维的一种非常好,非常广为人知的应用。 如果要用一个向量表示一个词,最典型的做法是1-of-N encoding。每一个词用一个向量表示,向量的维度就是所有可能的词的数量,假如有10万个,那1-of-N encoding的维度就是十万维。每一个 ...

Mon Jun 22 05:09:00 CST 2020 0 987
监督学习——降维

为什么要降维? 维数少可以使算法有更快的计算速度,减少机器内存占用等 多个特征携带的“信息”有相同或类似的情况(冗余) 用于数据可视化 如何降维? 简单的例子,对于二位数据 可以找到一条线 将所有的数据映射到这条线上 然后用映射后的一维数据去代表二位数 ...

Sun Nov 04 19:08:00 CST 2018 0 662
6.监督学习-降维

PCA算法及其应用 1.主成分分析(PCA) 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 是最常用的一种降维方法,通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用做数据压缩和预处理等。2.PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,称为主成分 ...

Mon Jun 05 05:42:00 CST 2017 0 1645
机器学习基础---监督学习降维

一:降维之数据压缩 将讨论第二种监督学习的问题:降维。数据压缩不仅能让我们对数据进行压缩,使得数据占用较少的内存和硬盘空间,还能对学习算法进行加速。 (一)降维是什么(二维降至一维) 假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸,其中一个仪器测量结果的单位是英寸,另一个仪器测量的结果是 ...

Sat May 23 05:41:00 CST 2020 0 633
深度学习笔记-为什么要深度

问题:越深越好? 层数越多,参数越多,model比较复杂,数据又多的话,本来误差就越小,这为什么归因于”深“呢? 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候 ...

Thu Jun 04 04:58:00 CST 2020 0 662
 
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