在上一節介紹了一種最常見的降維方法PCA,本節介紹另一種降維方法LLE,本來打算對於其他降維算法一並進行一個簡介,不過既然看到這里了,就對這些算法做一個相對詳細的學習吧。 0.流形學習簡介 在前面PCA中說到,PCA是一種無法將數據進行拉直,當直接對於曲面進行降維后,導致數據的重疊,難以 ...
一:降維之數據壓縮 將討論第二種無監督學習的問題:降維。數據壓縮不僅能讓我們對數據進行壓縮,使得數據占用較少的內存和硬盤空間,還能對學習算法進行加速。 一 降維是什么 二維降至一維 假使我們要采用兩種不同的儀器來測量一些東西的尺寸,其中一個儀器測量結果的單位是英寸,另一個儀器測量的結果是厘米,我們希望將測量的結果作為我們機器學習的特征。 現在的問題的是,兩種儀器對同一個東西測量的結果不完全相等 由 ...
2020-05-22 21:41 0 633 推薦指數:
在上一節介紹了一種最常見的降維方法PCA,本節介紹另一種降維方法LLE,本來打算對於其他降維算法一並進行一個簡介,不過既然看到這里了,就對這些算法做一個相對詳細的學習吧。 0.流形學習簡介 在前面PCA中說到,PCA是一種無法將數據進行拉直,當直接對於曲面進行降維后,導致數據的重疊,難以 ...
前面對半監督學習部分作了簡單的介紹,這里開始了解有關無監督學習的部分,無監督學習內容稍微較多,本節主要介紹無監督學習中的PCA降維的基本原理和實現。 PCA 0.無監督學習簡介 相較於有監督學習和半監督學習,無監督學習就是從沒有標簽的數據中進行知識發現的過程。 更具體地說,無監督學習 ...
前面主要回顧了無監督學習中的三種降維方法,本節主要學習另一種無監督學習AutoEncoder,這個方法在無監督學習領域應用比較廣泛,尤其是其思想比較通用。 AutoEncoder 0.AutoEncoder簡介 在PCA一節中提到,PCA的可以看做是一種NN模型,通過輸入數據,乘以權重w ...
在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法: 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning), 監督學習 ...
的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析,一般包括監督學習、無監督學習 ...
為什么要降維? 維數少可以使算法有更快的計算速度,減少機器內存占用等 多個特征攜帶的“信息”有相同或類似的情況(冗余) 用於數據可視化 如何降維? 簡單的例子,對於二位數據 可以找到一條線 將所有的數據映射到這條線上 然后用映射后的一維數據去代表二位數 ...
PCA算法及其應用 1.主成分分析(PCA) 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 是最常用的一種降維方法,通常用於高維數據集的探索與可視化,還可以用做數據壓縮和預處理等。2.PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量,稱為主成分 ...
機器學習中的監督學習和無監督學習 說在前面 最近的我一直在尋找實習機會,很多公司給了我第一次電話面試的機會,就沒有下文了。不管是HR姐姐還是第一輪的電話面試,公司員工的態度和耐心都很值得點贊,我也非常感激他們。但是我都沒有進入下一輪面試的機會,一路想想我的簡歷和學習經歷,確實也挺難有 ...