Câu hỏi được gắn thẻ «manifold-learning»

Trong kỹ thuật giảm kích thước như Phân tích thành phần chính, LDA, v.v ... thường sử dụng thuật ngữ đa tạp. Một đa tạp trong thuật ngữ phi kỹ thuật là gì? Nếu một điểm thuộc về một hình cầu mà tôi muốn giảm kích thước và nếu có …

28 terminology  manifold-learning 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa các phương pháp giảm kích thước tuyến tính (ví dụ: PCA) và các phương pháp phi tuyến (ví dụ, Isomap). Tôi hoàn toàn không thể hiểu những gì tuyến tính (phi) ngụ ý trong bối cảnh này. Tôi đọc từ …

24 pca  terminology  dimensionality-reduction  pattern-recognition  manifold-learning 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu xem giả định đa dạng có nghĩa gì trong học tập bán giám sát. Bất cứ ai có thể giải thích một cách đơn giản? Tôi không thể có được trực giác đằng sau nó. Nó nói rằng dữ liệu của bạn nằm trên …

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Các cách để chọn hạt nhân nào sẽ dẫn đến sự phân tách dữ liệu tốt trong đầu ra dữ liệu cuối cùng bằng kernel PCA (phân tích thành phần chính) và các cách để tối ưu hóa các tham số của hạt nhân là gì? Các điều khoản của …

12 pca  cross-validation  dimensionality-reduction  kernel-trick  manifold-learning 

Trên bài đăng này , bạn có thể đọc tuyên bố: Các mô hình thường được biểu diễn bằng các điểm trên đa tạp chiều hữu hạn.θθ\theta Trên hình học và thống kê khác biệt của Michael K Murray và John W Rice, các khái niệm này được giải thích …

11 distributions  manifold-learning  information-geometry  topologies 

Sự khác biệt giữa học tập đa dạng và giảm kích thước phi tuyến tính là gì? Tôi đã thấy hai thuật ngữ này được sử dụng thay thế cho nhau. Ví dụ: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Learning (thường được gọi là giảm kích thước phi tuyến tính) theo đuổi mục …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Trong học máy, người ta thường cho rằng một tập dữ liệu nằm trên một đa tạp chiều thấp (giả định đa tạp), nhưng có cách nào để chứng minh rằng giả sử một số điều kiện được thỏa mãn, thì tập dữ liệu thực sự được tạo ra từ …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Theo tôi hiểu, có ba cách tiếp cận chính để giảm kích thước phi tuyến: Học tập đa dạng (các thuật toán hình học / topo như ISOMAP, LLE, LTSA) Bộ tự động những thứ không phù hợp với 2 loại đầu tiên (xác suất lấy cảm hứng từ t-SNE, …

7 machine-learning  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  manifold-learning