«manifold-learning» etiketlenmiş sorular

Temel Bileşen Analizi, LDA vb. Gibi boyutluluk azaltma tekniğinde genellikle manifold terimi kullanılır. Teknik olmayan terim manifoldu nedir? Eğer bir noktası , boyutunu küçültmek istediğim bir alana aitse, ve eğer bir ses ve ve ile ilişkisizse, o zaman gerçek noktalar , gürültü nedeniyle birbirinden çok uzak olacaktır. Bu nedenle, gürültü …

28 terminology  manifold-learning 

Doğrusal boyutsallık azaltma yöntemleri (örneğin, PCA) ve doğrusal olmayanlar (örneğin, Isomap) arasındaki farkları anlamaya çalışıyorum. Doğrusal olmamanın bu bağlamda ne anlama geldiğini tam olarak anlayamıyorum. Ben okunan Vikipedi o Karşılaştırma yapılırsa, aynı veri setini iki boyuta indirmek için PCA (doğrusal bir boyutsallık azaltma algoritması) kullanılırsa, elde edilen değerler o kadar …

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

Yarı denetimli öğrenmede manifold varsayımının ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorum. Herkes basit bir şekilde açıklayabilir mi? Arkasındaki sezgiyi alamıyorum. Verilerinizin daha yüksek bir alana yerleştirilmiş düşük boyutlu bir manifoldda olduğunu söylüyor. Bunun ne anlama geldiğini anlamadım.

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

Çekirdek PCA (temel bileşen analizi) ile nihai veri çıktısında hangi çekirdeğin iyi veri ayrılmasına yol açacağını seçmenin yolları nelerdir ve çekirdeğin parametrelerini optimize etmenin yolları nelerdir? Layman'ın mümkünse terimleri çok takdir edilecek ve bu yöntemleri açıklayan makalelere bağlantılar da iyi olurdu.

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

Açık bu yazı , şu ifadeyi okuyabilirsiniz: Modeller genellikle sonlu boyutlu bir manifoldda noktalar ile temsil edilir .θθ\theta On Diferansiyel Geometri ve İstatistik Michael K Murray ve John W Rice bu kavramlar okunabilir bile matematiksel ifadeler görmezden nesir açıklanmıştır. Ne yazık ki, çok az örnek var. MathOverflow'daki bu yazı için …

12 distributions  manifold-learning  information-geometry  topologies 

Manifold öğrenimi ile doğrusal olmayan boyutsallık azalması arasındaki fark nedir ? Bu iki terimin birbirinin yerine kullanıldığını gördüm. Örneğin: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : Manifold Öğrenme (genellikle doğrusal olmayan boyutsallık azalması olarak da adlandırılır), karakteristik özellikleri korurken, başlangıçta daha düşük boyutlu bir alanda yüksek boyutlu bir alanda bulunan verileri gömme hedefini takip eder. …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

Makine öğrenmesinde, genellikle bir veri kümesinin düzgün bir düşük boyutlu manifoldda (manifold varsayımı) olduğu varsayılır, ancak belirli koşulların karşılandığını varsaymanın herhangi bir yolu vardır, o zaman veri kümesi gerçekten (yaklaşık olarak) üretilir boyutlu pürüzsüz bir manifolddan? Örneğin, bir veri sekansı verilen burada (farklı açılarla ön görüntü sırasını ki) ve karşılık …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning