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RSS订阅原创 表示学习(Representation Learning)(三)——流形学习
关于什么是流形和流形学习(Manifold Learning)，MDS ， ISOMAP
2021-12-30 01:05:19
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原创 表示学习(Representation Learning)(二)——主成分分析、典型相关分析
主成分分析1.概要 主成分分析法由Karl Pearson 在1903 提出，经由Harold Hotelling 在20世纪三十年代从另一个角度进行了完善，是一种适用于高维数据，探索性数据分析的方法，作为最早一批被应用于模式识别、机器学习模型的算法之一，其现在经过实现数据压缩降维、特征提取而广泛应用于力学、信号处理、质量控制、心理学等许多领域。2.算法思想 简单一句话来说的话：找到一组组正交化的投影（一次线性变化-linear transfo...
2021-12-21 03:05:53
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原创 表示学习(Representation Learning)(一)——review
1.什么是表示学习 Bengio Y., Courville A., and Vincent P. 等人提出“一个机器学习算法的成功实现，通常是建立在对数据特征合理表示的基础上”。理论上讲，同样的数据在不同的表示方法下，一些本看来似乎没有联系的特征可以被紧密的结合在一起，从而挖掘出数据深层的信息并隐藏一些不重要的数据信息。在当前这样一个大数据的时代，如何高效的处理和分析数据成为数据科学家们探讨的一个炙热话题，同样在实际应用场景下，高效又准确的模型可能意味着更快的实时响应，而表现出来的便是在市场中的..
2021-12-20 23:24:36
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空空如也
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