Johnson–Lindenstrauss 引理表明任何高维数据集均可以被随机投影到一个较低维度的欧氏空间,同时可以控制pairwise距离的失真.

理论边界

由一个随机投影P所引入的失真是确定的,这是由于p定义了一个esp-embedding.其概率论定义如下:

u和v是从一个形状是[n样例,n特征]=[n_samples, n_features]的数据集中的任意行,p室友一个形状是[n成分,n特征]=[n_components, n_features]的随机高斯N(0,1)矩阵的投影(或一个稀疏Achlioptas矩阵).

用于保证eps-embedding的最小成分数有下面的公式得到:

第一个绘图展示了~~~太难翻译了

实证验证

太难翻译了

[未完成]scikit-learn一般实例之九:用于随机投影嵌入的Johnson–Lindenstrauss lemma边界的更多相关文章

  1. scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例：文档分类 （python代码）

    scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import ...

  2. (原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

    目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉 ...

  3. Scikit Learn: 在python中机器学习

    转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的 ...

  4. (原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

    一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的 ...

  5. Scikit Learn

    Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.

  6. activiti自定义流程之Spring整合activiti-modeler5.16实例（九）：历史任务查询

    注:(1)环境搭建:activiti自定义流程之Spring整合activiti-modeler5.16实例(一):环境搭建        (2)创建流程模型:activiti自定义流程之Spring ...

  7. C#一个简单下载程序实例（可用于更新）

    运行时的界面 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Dat ...

  8. Python第三方库（模块）"scikit learn"以及其他库的安装

    scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块. 其主页:http://scikit-learn.org/stable/. GitHub地址: https://github.com/ ...

  9. Linear Regression with Scikit Learn

    Before you read  This is a demo or practice about how to use Simple-Linear-Regression in scikit-lear ...

随机推荐

  1. 【.net 深呼吸】程序集的热更新

    当一个程序集被加载使用的时候,出于数据的完整性和安全性考虑,程序集文件(在99.9998%的情况下是.dll文件)会被锁定,如果此时你想更新程序集(实际上是替换dll文件),是不可以操作的,这时你得把 ...

  2. OVS local network 连通性分析 - 每天5分钟玩转 OpenStack（132）

    前面已经创建了两个 OVS local network,今天详细分析它们之间的连通性. launch 新的 instance "cirros-vm3",网络选择 second_lo ...

  3. 8、Struts2 运行流程分析

    1.流程分析: 请求发送给 StrutsPrepareAndExecuteFilter StrutsPrepareAndExecuteFilter 询问 ActionMapper: 该请求是否是一个 ...

  4. 用scikit-learn学习DBSCAN聚类

    在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit ...

  5. OpenGL超级宝典笔记----框架搭建

    自从工作后,总是或多或少的会接触到客户端3d图形渲染,正好自己对于3d图形的渲染也很感兴趣,所以最近打算从学习OpenGL的图形API出发,进而了解3d图形的渲染技术.到网上查了一些资料,OpenGL ...

  6. Nginx如何处理一个请求

    看了下nginx的官方文档,其中nginx如何处理一个请求讲解的很好,现在贴出来分享下.Nginx首先选定由哪一个虚拟主机来处理请求.让我们从一个简单的配置(其中全部3个虚拟主机都在端口*:80上监听 ...

  7. 关于Android避免按钮重复点击事件

    最近测试人员测试我们的APP的时候,喜欢快速点击某个按钮,出现一个页面出现多次,测试人员能不能禁止这样.我自己点击了几下,确实存在这个问题,也感觉用户体验不太好.于是乎后来我搜了下加一个方法放在我们U ...

  8. C#制作简易屏保

    前言:前段时间,有个网友问我C#制作屏保的问题,我瞬间懵逼了(C#还可以制作屏保!).于是我去查阅相关资料,下面把C#如何制作屏保的过程及我学习过程的心得也记录下来,希望对需要的人能有帮助. 基本思路 ...

  9. linux服务器开发一 基础

    注:本文仅限交流使用,请务用于商业用途,否则后果自负! Linux 1.Linux介绍 Linux是类Unix计算机操作系统的统称. Linux操作系统的内核的名字也是“Linux”. Linux这个 ...

  10. Android MVP+Retrofit+RxJava实践小结

    关于MVP.Retrofit.RxJava,之前已经分别做了分享,如果您还没有阅读过,可以猛戳: 1.Android MVP 实例 2.Android Retrofit 2.0使用 3.RxJava ...