在这篇文章中，我将对t-SNE算法进行高级概述。我还将分享一些示例python代码，我将在Digits和MNIST数据集上使用t-SNE。t-分布随机邻域嵌入是一种无监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。它由Laurens van der M
t-分布领域嵌入算法是目前一个非常流行的对高维度数据进行降维的算法, 由Laurens van der Maaten和 Geoffrey Hinton于2008年提出。这个算法已经在机器学习领域被广泛应用，因为它可以有效的将高维度数据转换成二维图像。虽然如
假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？但是，假如你能使用比PCA更先进的东西将会怎样呢？在
我们必须在任何机器学习任务中几乎总是执行的一个常见步骤是：维度降低以及用于实现以下目的的两种常用技术：。两者都有它们的小众用途，但在这篇文章中，我们将看到我们如何将它们结合起来，以实现更好的输出以满足我们的需求。数据集有10个图像，每个图像有40个不同的个
数据可视化在现实世界的机器学习应用中非常重要。随着大量数据集和大量信息的日益可用性，以不同的特征编码的数据集成为研究新的可视化方法的合适选择。数据集包含许多特征，但都是不可探究的。在统计学和机器学习中，降维是通过获得一组主要变量来减少所考虑的随机变量数量的
安科网(Ancii)，中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号