Preguntas etiquetadas con manifold-learning

En la técnica de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales, LDA, etc., a menudo se usa el término múltiple. ¿Qué es una variedad en términos no técnicos? Si un punto pertenece a una esfera cuya dimensión quiero reducir, y si hay un ruido y e no están …

29 terminology  manifold-learning 

Estoy tratando de entender las diferencias entre los métodos de reducción de dimensionalidad lineal (por ejemplo, PCA) y los no lineales (por ejemplo, Isomap). No puedo entender lo que implica la (no) linealidad en este contexto. Leí de Wikipedia que En comparación, si se utiliza PCA (un algoritmo de reducción …

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

Estoy tratando de entender qué significa la suposición múltiple en el aprendizaje semi-supervisado. ¿Alguien puede explicar de una manera simple? No puedo tener la intuición detrás de esto. Dice que sus datos se encuentran en una variedad de baja dimensión incrustada en un espacio de mayor dimensión. No entendí lo …

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

En esta publicación , puedes leer la declaración: Los modelos generalmente están representados por puntos θθ\theta en una variedad dimensional finita. Sobre Geometría diferencial y estadística de Michael K Murray y John W Rice, estos conceptos se explican en prosa legible incluso ignorando las expresiones matemáticas. Lamentablemente, hay muy pocas …

12 distributions  manifold-learning  information-geometry  topologies 

¿Cuáles son las formas de elegir qué núcleo daría lugar a una buena separación de datos en la salida de datos final por el núcleo PCA (análisis de componentes principales), y cuáles son las formas de optimizar los parámetros del núcleo? Los términos simples, si es posible, serían muy apreciados, …

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

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje múltiple y reducción de dimensionalidad no lineal ? He visto que estos dos términos se usan indistintamente. Por ejemplo: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : El aprendizaje múltiple (a menudo también denominado reducción de dimensionalidad no lineal) persigue el objetivo de incrustar datos que originalmente se encuentran en …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

En el aprendizaje automático, a menudo se supone que un conjunto de datos se encuentra en un múltiple liso de baja dimensión (el supuesto múltiple), pero ¿hay alguna forma de demostrar que si se cumplen ciertas condiciones, entonces el conjunto de datos se genera (aproximadamente)? de un múltiple liso de …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning