t分布随机近邻嵌入（t-distributed Stohastic Neighbor Embedding）

基本思路：为高维特征空间在二维平面（或三维超平面，不过基本上总是使用二维空间）上寻找一个投影，使得在原本的n维空间中相距很远的数据点在屏幕上同样相距较远，而原本相近的点在平面上仍然相近。本质上，近邻嵌入寻找保留了样本的邻居关系的新的维度较低的数据表示。

参数：

  • perplexity 困惑度
  • step 迭代次数
  • epsilon 学习率

参考文献：

【1】你真的会用 t-SNE 么？有关 t-SNE 的小技巧

【2】机器学习开放课程：二、使用Python可视化数据

27.t分布随机近邻嵌入t-SNE的更多相关文章

  1. [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

    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 ...

  2. 库、教程、论文实现，这是一份超全的PyTorch资源列表（Github 2.2K星）

    项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 P ...

  3. AI人工智能专业词汇集

    作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽 ...

  4. t-SNE完整笔记

    http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedd ...

  5. 【Python代码】TSNE高维数据降维可视化工具 + python实现

    目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 ...

  6. 论文笔记：（2019）LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features

    目录 摘要 一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法 二.材料 三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取 ...

  7. 结合sklearn的可视化工具Yellowbrick：超参与行为的可视化带来更优秀的实现

    https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具,它扩展 ...

  8. t-SNE 从入门到放弃

    t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种用于降维的机器学习算法,在 2008 年由 Laurens v ...

  9. CNN可解释

    1 http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/ http://www.sohu.com/a/216216094_473283 ...

随机推荐

  1. 最新115道华为、京东、滴滴、美团精选Java面试题整理

    京东面试题 1. 一般sql注入怎么发现触点的,从源码阐述sqlmap如何测试注入点的. 2. masscan扫描端口时靠什么检测,为什么这么快? 请详述. 3. 你写过哪些小工具,你为你使用过的工具 ...

  2. dev gridcontrol设置过滤器下拉列表

    调用: //为类别名称列启用选中的过滤器下拉式样式. ].OptionsFilter.FilterPopupMode = FilterPopupMode.CheckedList; //订阅ShowFi ...

  3. js对象属性的查询（点运算符和方括号运算符的区别）

    js中可以通过点(.)和方括号([ ])运算符来获取属性的值.运算符的左侧应该是一个表达式,它返回一个对象.对于点(.)来说,右侧必须是一个以属性名称命名的简单标识符.对于方括号 ([ ])来说方括号 ...

  4. Caffe源码-Solver类

    Solver类简介 Net类中实现了网络的前向/反向计算和参数更新,而Solver类中则是对此进行进一步封装,包含可用于逐次训练网络的Step()函数,和用于求解网络的优化解的Solve()函数,同时 ...

  5. 使用Power BI Desktop 制作并发布到Power BI 服务，使用Power BI Mobile查询报表

    上节内容中,我们介绍了Power BI的基本概念,本节我们分享以下一个简单报表从使用Power BI Desktop制作,到发布到Power BI 服务,到从Power BI Mobile上查阅报表的 ...

  6. Mybatis一级缓存、二级缓存详讲

    Mybatis 一级缓存.二级缓存 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 查询缓存 首先,我们先看一下这个标题“查询缓存”,那就说明跟增.删.改是没有任何关联的,只有在查询 ...

  7. Winform中实现仿XP系统的任务栏菜单效果（附代码下载）

    场景 效果 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 新建一个Fo ...

  8. 服务发现（consul）搭建

    服务发现(consul)搭建 下载最新版 consul 本人使用的版本为1.5.1,操作系统:window server 2008 consul部署的时候分为客户端和服务端,本次操作服务器2台,客户端 ...

  9. 获取开发版sha1和开发版sha1

    注:前提是你已经安装好jdk和android-sdk,并且将两者的环境变量已经设置完毕,我这里是jdk8 获取开发版sha1(也称作测试版) 1.打开命令行 cd .android 2.输入keyto ...

  10. MySQL Event历史记录

    需求 SQL Server的作业历史(Job)记录是保存在msdb库中的,很方便就查询相关的Job定义,计划和历史记录,而MySQL的event却没有历史记录.为方便查看event是否正常执行以及执行 ...