原文:流形學習

流形學習 目錄 流形學習 數據降維問題 什么是流形 什么是流形學習 局部線性嵌入 拉普拉斯特征映射 拉普拉斯矩陣進行數據降維的具體做法 第一步 第二步 第一種 第二種 第三步 局部保持投影 第一步 第二步 數據降維問題 在很多應用中,數據的維數會很高。以圖像數據為例,我們要識別 x 的手寫數字圖像,如果將像素按行或者列拼接起來形成向量,這個向量的維數是 。高維的數據不僅給機器學習算法帶來挑戰,而且 ...

2021-04-08 09:22 0 239 推薦指數:

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流形學習

1. 什么是流形 兩個例子: 現在我們想表示一個圓, 在平面直角坐標系中,這個圓可以被一個二維點集{(x,y)| x^2 + y^2 <=R^2}表示。所以圓是二維的object 在極坐標系中,這個圓可以這樣表示:圓心在原點,然后給定半徑R。所以圓 ...

Fri Feb 15 05:28:00 CST 2019 0 1042
淺談流形學習(轉)

http://blog.pluskid.org/?p=533 總覺得即使是“淺談”兩個字,還是讓這個標題有些過大了,更何況我自己也才剛剛接觸這么一個領域。不過懶得想其他標題了,想起來要扯一下這個話題 ...

Thu Mar 09 18:13:00 CST 2017 0 1597
流形學習之等距特征映射(Isomap)

  感覺是有很久沒有回到博客園,發現自己辛苦寫的博客都被別人不加轉載的復制粘貼過去真的心塞,不過樂觀如我,說明做了一點點東西,不至於太蠢,能幫人最好。回校做畢設,專心研究多流形學習方法,生出了考研的決心。話不多說,看論文帶大家走入Joshua B. Tenenbaum的Isomap的世界 ...

Wed May 11 04:01:00 CST 2016 9 19383
流形學習(manifold learning)綜述

原文地址:https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假設數據是均勻采樣於一個高維歐氏空間中的低維流形流形學習就是從高維采樣數據中恢復低維流形結構,即找到高維空間中的低維流形,並求出相應的嵌入映射,以實現維數約簡或者數據可視化。它是 ...

Thu Jun 07 03:46:00 CST 2018 0 3262
流形學習(manifold learning) zz

http://blog.pluskid.org/?p=533 http://renjie1983.wordpress.com/2007/10/13/manifold-learning-%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ [轉貼] 流形學習簡介 ...

Sun Apr 08 08:28:00 CST 2012 0 4615
初次接觸流形學習和t-SNE技術

流形學習 低維流形空間映射到高維空間中去(低維 -> 高維,看了一天覺得這樣好理解),也就是說一個高維空間可以有一個簡單的低維流形空間來刻畫。 舉個簡單的栗子,一個圓在二維空間中需要(x,y)兩個坐標參數,而在極坐標系中只需要半徑r一個參數就可以刻畫出來了,也就是說高維空間中存在 ...

Sat Feb 08 04:31:00 CST 2020 0 734
流形學習t-SNE,LLE,Isomap

了各種各樣的技術。然而,流形學習尋求一種可以推廣到所有數據結構的方法。 不同的數據結構指的是數據中不同 ...

Wed Sep 09 04:00:00 CST 2020 0 504
機器學習算法總結(十二)——流形學習(Manifold Learning)

1、什么是流形   流形學習的觀點:認為我們所能觀察到的數據實際上是由一個低維流行映射到高維空間的。由於數據內部特征的限制,一些高維中的數據會產生維度上的冗余,實際上這些數據只要比較低的維度就能唯一的表示。所以直觀上來講,一個流形好比是一個$d$維的空間,在一個$m$維的空間中$(m > ...

Mon Jul 16 01:43:00 CST 2018 0 31429
 
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