結果:每一種顏色代表一種數字,這里是為了可視化才降到2維的,但是實際降維的時候,肯定不會把維度降到這么低的水平。 ...
import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten from keras.layers import Conv D, MaxPooling D, UpSampling D impor ...
2018-11-10 18:08 1 2756 推薦指數:
結果:每一種顏色代表一種數字,這里是為了可視化才降到2維的,但是實際降維的時候,肯定不會把維度降到這么低的水平。 ...
前言 為什么要進行數據降維?直觀地好處是維度降低了,便於計算和可視化,其深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄,並且數據降維保留了原始數據的信息,我們就可以用降維的數據進行機器學習模型的訓練和預測,但將有效提高訓練和預測的時間與效率。 降維方法分為線性和非線性降維,非線性降維又分 ...
一、kmeans聚類 二、TNSE TSNE提供了一種有效的降維方式,可以對高於2維數據的聚類結果以二維的方式展示出來。 ...
降維: 比如某次卷積之后的結果是W*H*6的特征,現在需要用1*1的卷積核將其降維成W*H*5,即6個通道變成5個通道: 通過一次卷積操作,W*H*6將變為W*H*1,這樣的話,使用5個1*1的卷積核,顯然可以卷積出5個W*H*1,再做通道的串接操作,就實現了W*H*5。 升 ...
import keras import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, _), ...
https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io ...
運用PCA對高維數據進行降維,有一下幾個特點: (1)數據從高維空間降到低維,因為求方差的緣故,相似的特征會被合並掉,因此數據會縮減,特征的個數會減小,這有利於防止過擬合現象的出現。但PCA並不是一種好的防止過擬合的方法,在防止過擬合的時候,最好是對數據進行正則化; (2)使用降維的方法,使 ...
在線性判別分析LDA原理總結中,我們對LDA降維的原理做了總結,這里我們就對scikit-learn中LDA的降維使用做一個總結。 1. 對scikit-learn中LDA類概述 在scikit-learn中, LDA類 ...