http://blog.pluskid.org/?p=533 总觉得即使是“浅谈”两个字，还是让这个标题有些过大了，更何况我自己也才刚刚接触这么一个领域。不过懒得想其他标题了，想起来要扯一下这个话题，也是因为和朋友聊起我自己最近在做的方向。Manifold Learning 或者仅仅 Manifol ...
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2017-03-09 10:44:34
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在局部线性嵌入(LLE)原理总结中，我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍，并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。 1. scikit-learn流形学习库概述 在scikit-learn中，流形学习 ...
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2017-01-12 02:25:23
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标签： 知识/探索 流形 分类： technic 知识/探索 流形 局部线性嵌入（LLE） 等距映射（Isomap） 拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmap） 局部线性嵌入（LLE）前提假设：采样数据所在的低维流形在局部是线性的，即每个采样点可以用它的近邻点线性表示。求解方法：特征值 ...
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2016-07-15 00:44:30
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转载自：http://blog.pluskid.org/?p=533 总觉得即使是“浅谈”两个字，还是让这个标题有些过大了，更何况我自己也才刚刚接触这么一个领域。不过懒得想其他标题了，想起来要扯一下这个话题，也是因为和朋友聊起我自己最近在做的方向。Manifold Learning 或者仅仅 Man ...
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2016-07-11 19:12:28
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广义上讲，任何在学习过程中应用到矩阵特征值分解的方法均叫做谱学习方法，比如主成分分析(PCA),线性判别成分分析(LDA),流形学习中的谱嵌入方法，谱聚类等等。 由于科苑向世明老师课件上面关于ng的谱聚类算法里面与ng大神的论文中写到的算法中有所出入，导致昨天晚上调了一晚上的算法并没有调出满...
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2015-12-28 00:47:42
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维数约简特征选择，依据某一标准选择性质最突出的特征特征抽取，经已有特征的某种变换获取约简特征增加特征数：可以增加信息量，进而提高准确度增加训练分类器的难度，进而带来维数灾难。解决办法： 选取尽可能多的、可能有用的特征，然后根据需要进行特征约简。主成分分析（PCA）目的： 寻找能够表示采样数据的最.....
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2015-09-18 23:15:11
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Machine Learning 虽然名字里带了 Learning 一个词，让人乍一看觉得和 Intelligence 相比不过是换了个说法而已，然而事实上这里的 Learning 的意义要朴素得多。我们来看一看 Machine Learning 的典型的流程就知道了，其实有时候觉得和应用数学或者更...
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2015-07-17 22:15:43
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流形学习（manifold learning）的一些综述讨论与进展 issue 26https://github.com/memect/hao/issues/26Introductionhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_eccca60e0101h1d6.html@cmdy...
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2015-06-23 20:04:03
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1.流形学习的概念流形学习方法(Manifold Learning)，简称流形学习，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上，流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。...
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2015-05-22 22:39:15
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转载自CSDN中转载于水木社区的一篇文章 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维 的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文 章: Isomap and...
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2014-12-19 11:55:36
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