«manifold-learning» 태그된 질문

Principal Component Analysis, LDA 등과 같은 차원 축소 기법에서는 종종 매니 폴드라는 용어가 사용됩니다. 비 기술 용어의 매니 폴드 란 무엇입니까? 점 x엑스x 가 치수를 줄이려는 구에 속하고 잡음 y와이y 와 와 가 서로 관련 이 없으면 잡음으로 인해 실제 점 가 서로 멀리 떨어져 있습니다. 따라서 노이즈 필터링이 필요합니다. …

28 terminology  manifold-learning 

선형 차원 축소 방법 (예 : PCA)과 비선형 방법 (예 : Isomap)의 차이점을 이해하려고합니다. 나는이 맥락에서 비선형 성이 무엇을 의미하는지 이해할 수 없다. 나는 읽기 위키 백과 그 이에 비해 PCA (선형 차원 축소 알고리즘)를 사용하여 동일한 데이터 집합을 2 차원으로 줄이면 결과 값이 제대로 구성되지 않습니다. 이것은이 매니 폴드를 …

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

나는 반지도 학습에서 매니 폴드 가정이 무엇을 의미하는지 알아 내려고 노력하고 있습니다. 누구나 간단한 방법으로 설명 할 수 있습니까? 나는 그 뒤에 직관을 얻을 수 없습니다. 그것은 당신의 데이터가 고차원 공간에 내장 된 저 차원 매니 폴드에 있다고 말합니다. 나는 그것이 의미하는 것을 얻지 못했습니다.

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

커널 PCA (주성분 분석)가 최종 데이터 출력에서 ​​어떤 커널을 선택하여 데이터를 양호하게 분리 할 수있는 방법은 무엇이며 커널의 매개 변수를 최적화하는 방법은 무엇입니까? 가능한 경우 Layman의 용어를 높이 평가할 것이며 그러한 방법을 설명하는 논문 링크도 좋습니다.

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

에 이 게시물에 , 당신은 문을 읽을 수 있습니다 : 모델은 일반적으로 유한 치수 매니 폴드에서 점 표시됩니다 θθ\theta. 에 미분 기하학과 통계 마이클 K 머레이, 존 W 라이스 이러한 개념을 읽을 심지어 수학 표현식을 무시 산문에 설명되어 있습니다. 불행히도, 삽화가 거의 없습니다. MathOverflow에 대한 이 게시물도 마찬가지입니다. 주제에 대한보다 …

12 distributions  manifold-learning  information-geometry  topologies 

매니 폴드 학습과 비선형 차원 축소 의 차이점은 무엇입니까 ? 이 두 용어가 서로 바꿔서 사용되는 것을 보았습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : 매니 폴드 학습 (종종 비선형 차원 축소라고도 함)은 특성 특성을 유지하면서 원래 높은 차원 공간에있는 데이터를 낮은 차원 공간에 포함시키는 목표를 추구합니다. http://www.stat.washington.edu/courses/stat539/spring14/Resources/tutorial_nonlin-dim-red.pdf : 이 자습서에서는 …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

머신 러닝에서 데이터 세트는 부드러운 저 차원 매니 폴드 (매니 폴드 가정)에 있다고 가정하지만 특정 조건이 충족되었다고 가정하면 데이터 세트가 실제로 (대략) 생성된다는 것을 증명할 방법이 있습니까? 저 차원 부드러운 매니 폴드에서? 예를 들어, 데이터 시퀀스 에서 (다른 각도의 얼굴 이미지 시퀀스)와 대응하는 라벨 시퀀스 여기서 (페이스 시퀀스의 각도). 때 …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning