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    2019-08-20 10:43:32
    阅读量:2819
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  • 1.流形学习的概念流形学习方法(ManifoldLearning),简称流形学习,自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来,已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上,流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。
    2015-05-22 19:55:12
    阅读量:30953
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  • PCA虽然灵活,快速,但是它对存在非线性关系的数据处理效果不太好。流形学习可以弥补这一缺点,流形学习是相对于PCA的另一种无监督学习算法,它将一个低维度流行嵌入到高维度空间来描述数据。流形学习方法包括:多维度标度法(MDS),局部线性嵌入法(LLE),保距映射法(Isomap)为了方便说明,先生成一个‘HELLO’形状的数据点import numpy as npimport pandas ...
    2019-11-26 20:59:06
    阅读量:15
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  • 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),非线行流形学习算法包括等距映射(Isomap),拉普拉斯特征映射(LE)等================
    2010-12-30 14:18:00
    阅读量:34476
    评论:8
  • 《Python数据科学手册》笔记流形学习是一种无监督评估器,使用流形学习评估器希望达成的基本目标是:给定一个高维嵌入数据,寻找数据的一个低维表示,并保留数据间的特定关系。流形学习的产生主要是为了弥补主成分分析(PCA)对非线性关系的数据集处理效果不好的缺陷。对“流形”的理解:将一张纸弯折或卷起,嵌入三维空间看上去不再是线性,但实际上并不会改变其平面特性,它仍是一个二维流形。流形法包括:...
    2019-03-05 15:25:51
    阅读量:404
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  • 流形学习(Manifold Learning)前言流行学习简介主要的代表方法1) Isomap (等距映射)Isomap算法步骤:2) LLE(Locally Linear Embedding) 局部线性嵌入LLE基本思想:LLE算法步骤:Isomap 与LLE的比较:3) LE (Laplacian Eigenmaps) 拉普拉斯特征映射谱图理论:LE基本思想...
    2018-05-02 15:57:20
    阅读量:5023
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  • 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接 书的勘误,优化,源代码资源数据降维问题在很多应用中,数据的维数会很高。以图像数据为例,我们要识别32x32的手写数字图像,如果将像素按行或者列拼接起来形成向量,这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战,而且导致计算量...
    2018-07-20 21:40:44
    阅读量:1535
    评论:1
  • 根据百度百科的解释,流形是局部具有欧几里得空间性质的空间,在数学中用于描述几何形体。物理上,经典力学的相空间和构造广义相对论的时空模型的四维伪黎曼流形都是流形的实例。但是流形在深度学习中有什么应用呢?这是我的一大疑虑~~周志华的西瓜书第十章里有关于流形学习的概念——流形学习(manifoldlearning)是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。“流形”是在局部与欧式空间同胚的空间,换言之...
    2018-08-29 16:59:40
    阅读量:1745
    评论:0
  • Isomap算法介绍Isomap(IsometricFeatureMapping)是流行学习的一种,用于非线性数据降维,是一种无监督算法。它所采用的核心算法和MDS是一致的,区别在于原始空间中的距离矩阵的计算上。很多数据是非线性结构,不适合直接采用PCA算法和MDS算法。在非线性数据结构中,流形上距离很远(测地线距离)的两个数据点,在高维空间中的距离(欧式距离)可能非常近,如下图所示:只有测地线
    2017-11-10 10:44:13
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