Questions marquées «manifold-learning»

3
Qu'est-ce qu'un collecteur?
Dans les techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales, LDA, etc., le terme collecteur est souvent utilisé. Qu'est-ce qu'une variété en termes non techniques? Si un point Xxx appartient à une sphère dont je veux réduire la dimension, et s'il y a un bruit yyy et …

2
Comment comprendre «non linéaire» comme dans «réduction de dimensionnalité non linéaire»?
J'essaie de comprendre les différences entre les méthodes de réduction de dimensionnalité linéaire (par exemple, PCA) et les méthodes non linéaires (par exemple, Isomap). Je ne comprends pas très bien ce que la (non) linéarité implique dans ce contexte. J'ai lu sur Wikipedia que Par comparaison, si PCA (un algorithme …

2
Quelle est l'hypothèse multiple dans l'apprentissage semi-supervisé?
J'essaie de comprendre ce que signifie l'hypothèse multiple dans l'apprentissage semi-supervisé. Quelqu'un peut-il expliquer de manière simple? Je ne peux pas obtenir l'intuition derrière cela. Il dit que vos données se trouvent sur un collecteur de faible dimension intégré dans un espace de dimension supérieure. Je n'ai pas compris ce …



1
Quelle est la différence entre un apprentissage multiple et une réduction de dimensionnalité non linéaire?
Quelle est la différence entre un apprentissage multiple et une réduction de dimensionnalité non linéaire ? J'ai vu ces deux termes être utilisés de manière interchangeable. Par exemple: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : L'apprentissage multiple (souvent également appelé réduction de dimensionnalité non linéaire) poursuit l'objectif d'incorporer des données qui se trouvent à l'origine …

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.