Pertanyaan yang diberi tag «manifold-learning»

Dalam teknik reduksi dimensionalitas seperti Principal Component Analysis, LDA dll sering istilah manifold digunakan. Apa yang banyak ragam dalam istilah non-teknis? Jika suatu titik milik bola yang dimensi yang ingin saya kurangi, dan jika ada suara dan dan tidak berkorelasi, maka titik sebenarnya akan jauh terpisah satu sama lain karena …

29 terminology  manifold-learning 

Saya mencoba untuk memahami perbedaan antara metode reduksi dimensionalitas linier (misalnya, PCA) dan yang nonlinier (misalnya, Isomap). Saya tidak begitu mengerti apa arti linearitas (non) dalam konteks ini. Saya membaca dari Wikipedia itu Sebagai perbandingan, jika PCA (algoritma reduksi dimensionalitas linier) digunakan untuk mengurangi dataset yang sama ini menjadi dua …

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

Saya mencoba mencari tahu apa arti asumsi berlipat ganda dalam pembelajaran semi-diawasi. Adakah yang bisa menjelaskan dengan cara sederhana? Saya tidak bisa mendapatkan intuisi di baliknya. Dikatakan bahwa data Anda terletak pada manifold dimensi rendah yang tertanam di ruang dimensi lebih tinggi. Saya tidak mengerti apa artinya itu.

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

Pada posting ini , Anda dapat membaca pernyataan: Model biasanya diwakili oleh titik θθ\theta pada manifold dimensi terbatas. Pada Diferensial Geometri dan Statistik oleh Michael K Murray dan John W Rice konsep-konsep ini dijelaskan dalam prosa dapat dibaca bahkan mengabaikan ekspresi matematika. Sayangnya, hanya ada sedikit ilustrasi. Hal yang sama …

12 distributions  manifold-learning  information-geometry  topologies 

Apa cara untuk memilih kernel apa yang akan menghasilkan pemisahan data yang baik dalam output data akhir oleh kernel PCA (analisis komponen utama), dan apa saja cara untuk mengoptimalkan parameter kernel? Istilah awam jika memungkinkan akan sangat dihargai, dan tautan ke makalah yang menjelaskan metode seperti itu juga akan menyenangkan.

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

Apa perbedaan antara banyak pembelajaran dan pengurangan dimensi non-linear ? Saya telah melihat kedua istilah ini digunakan secara bergantian. Sebagai contoh: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Learning (sering juga disebut sebagai pengurangan dimensi non-linear) mengejar tujuan untuk menanamkan data yang awalnya terletak di ruang dimensi tinggi di ruang dimensi yang lebih rendah, …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Dalam pembelajaran mesin, sering diasumsikan bahwa set data terletak pada manifold dimensi rendah yang halus (asumsi berlipat ganda), tetapi adakah cara untuk membuktikan bahwa dengan asumsi kondisi tertentu terpenuhi, maka set data memang (kurang-lebih) dihasilkan dari manifold halus dimensi rendah? Misalnya, diberi urutan data mana (katakanlah urutan gambar wajah dengan …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning