La réduction de dimensionnalité fait référence à des techniques permettant de réduire de nombreuses variables en un nombre plus petit tout en conservant autant d'informations que possible. Une méthode importante est [tag pca]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
J'ai 200 points de données qui ont les mêmes valeurs sur toutes les fonctionnalités. Après la réduction de dimension t-SNE, ils ne semblent plus aussi égaux, comme ceci: Pourquoi ne sont-ils pas sur le même point dans la visualisation et semblent même être répartis en deux clusters différents?
Je regardais quelques vidéos en ligne sur les réseaux convolutionnels, et le conférencier discutait du concept de l'exécution d'un filtre sur une image. Il a dit, et il est également montré dans l'image ci-dessous, que "Profondeur = représentation sémantique". Cela semble agréable, mais je ne sais pas exactement ce qui …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.