https://colah.github.io/posts/2014-10-Visualizing-MNIST/

PCA tries to preserve linear structure, MDS tries to preserve global geometry, and t-SNE tries to preserve topology (neighborhood structure)的更多相关文章

  1. 降维算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等

    转自github: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源 ...

  2. Visualizing MNIST with t-SNE, MDS, Sammon’s Mapping and Nearest neighbor graph

    MNIST 可视化 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction At some fundamental level, n ...

  3. 可视化MNIST之降维探索Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction

    At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn’t a matter of things being to ...

  4. Self-organizing Maps及其改进算法Neural gas聚类在异常进程事件识别可行性初探

    catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分 ...

  5. [Scikit-learn] 4.4 Dimensionality reduction - PCA

    2.5. Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 2.5.1. Principal component an ...

  6. 多维标度法(MDS)的Python实现

    多维标度法(multidimensional scaling,MDS)是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术,是一种将多维空间的研究对象( 样本 或 变量 ) 简化到低维空间进行定位. ...

  7. Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

    之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多 ...

  8. Create Your Content and Structure

    The original page source Content is the most important aspect of any site. So let's design for the c ...

  9. 机器学习之PCA主成分分析

    前言            以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 简介 在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性.人们自然希望变量个数较少而得到的 信息较多.在很 ...

随机推荐

  1. (入门SpringBoot)SpringBoot发送邮件(十一)

    SpringBoot配置邮件服务: 1.引入jar <!-- 邮件 --> <dependency>    <groupId>org.springframework ...

  2. jeesite导入数据库错误:java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xE4\xB8\xAD\xE5\x9B\xBD' for column 'name' at row 1问题解决

    如果使用mvn antrun:run -Pinit-db进行数据库导入导致出现如下错误: 解决方法: 这个是由于新建数据库没有选择默认字符集导致的,只要选择utf-8即可.

  3. Protobuf C#

    // ProtoBuf序列化            using(var file = System.IO.File.Create("Person.bin"))            ...

  4. MFC中 CString与int的转化

    int 转化为SCtring: int n = 123; CString str; str.Format("%d",n); 报错的话则改为:str.Format(_T(" ...

  5. 【GLSL教程】(九)其他说明 【转】

    http://blog.csdn.net/racehorse/article/details/6664775 法线矩阵 在很多顶点shader中都用到了gl_NormalMatrix.这里将介绍这个矩 ...

  6. df、du、fdisk:Linux磁盘管理

    磁盘是Linux系统中一项非常重要的资源,如何对其进行有效的管理直接关系到整个系统的性能问题.对Linux磁盘管理稍微有一些学习和经验的朋 友们应该都知道df.du和fdisk这三个常用命令:df用于 ...

  7. TRIZ系列-创新原理-20-有效作用的连续性原理

    有效作用的连续性原理表述例如以下:1)连续实施动作不要中断,物体的全部部分应该一直处于满负荷工作状态.2)去除全部空暇的,中间的动作:3)用循环的动作取代"来来回回"的动作: 这个 ...

  8. Linux 正则表达式 vi, grep, sed, awk

          1. vi 表示内容的元字符 模式 含义 . 匹配任意字符 [abc] 匹配方括号中的任意一个字符.可以使用-表示字符范围,如[a-z0-9]匹配小写字母和阿拉伯数字. [^abc] 在方 ...

  9. PGM图片格式与代码

    这两天在搞神经网络,里面的一个人脸数据库的图片格式是PGM,事实上之前早就知道了这个图片格式,可是没去深究这个图片格式的数据究竟是什么安排的.搜索了下百度百科,发现介绍的真是简单,以下就自己来系统地整 ...

  10. Cardboard虚拟现实开发初步(一)

    Google Cardboard 虚拟现实眼镜开发初步(一) 虚拟现实技术简单介绍 不得不说这几年虚拟现实技术逐渐火热,伴随着虚拟现实设备的价格迅速平民化,越来越多的虚拟现实设备来到了我们眼前,也因此 ...