from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits(n_class=5) X = digits.data y = digits.target from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt tsne =TSNE(n_components=2, init='pca', ran…

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 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2…

转自:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 1.流形学习的概念 流形学习方法(Manifold Learning),简称流形学习,自2000年在著名的科学杂志<Science>被首次提出以来,已成为信息科学领域的研究热点.在理论和应用上,流形学习方法都具有重要的研究意义. 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

如下所示: import pickle as pkl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tsne import bh_sne import sys with open("data", 'rb') as f: if sys.version_info > (3, 0): data = pkl.load(f, encoding='latin1') else: data = pkl.load(f) d…

上一篇文章,我们介绍了SNE降维算法,SNE算法可以很好地保持数据的局部结构,该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性,通过最小化条件概率 pj|i 与 pi|j 之间的 KL-divergence,将数据从高维空间映射到低维空间. Symmetric SNE SNE算法利用的是条件概率,我们也可以利用联合概率,衡量两个空间  与  的联合概率分布的 KL-divergence,假设高维空间  的联合概率分布为 Pi,低维空间  的联合概率分布为 Qi,可以定义两者的 KL-diver…

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.…

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots…

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb…

在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结.这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结. 1. scikit-learn流形学习库概述 在scikit-learn中,流形学习库在sklearn.manifold包中.里面实现的流形学习算法有: 1)多维尺度变换MDS算法:这个对应的类是MDS.MDS算法希望在降维时在高维里样本之间的欧式距离关系在低维可以得到保留.由于降维…

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法…

转载自:http://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617 词向量 word2vec也叫word embeddings,中文名“词向量”,作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量(Dense Vector).在word2vec出现之前,自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号,也就是One-Hot Encoder. 杭州 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,……,0,0,0,0,0,0,0] 上海 [0,0,0,0,…

8 Dimensionality Reduction8.3 Motivation8.3.1 Motivation I: Data Compression第二种无监督问题:维数约简(Dimensionality Reduction).通过维数约简可以实现数据压缩(Data Compression),数据压缩可以减少计算机内存使用,加快算法运算速度.什么是维数约简:降维.若数据库X是属于n维空间的,通过特征提取或者特征选择的方法,将原空间的维数降至m维,要求n远大于m,满足:m维空间的特性能反映原空…

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…

第一章 引言 pd.scatter_matrix(pd.DataFrame(X_train),c=y_train_name,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3)#绘制散点图矩阵(pair plot),两两查看所有的特征 第二章 监督学习 2.1分类与回归 2.2泛化.过拟合与欠拟合 2.3监督学习算法 2.3.1一些样本数据集 from sklearn.datasets i…

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h…

最近在做视频搜索的技术调研,已经初步有了一些成果输出,算法准确性还可以接受,基本达到了调研的预期.现将该技术调研过程中涉及到的内容总结一篇文章分享出来,内容比较多,初看起来可能关系不大,但是如果接触面稍微广一些,就会发现其实原理都是差不多的. 先描述一下我要解决的问题:上传任意一个车辆截图,需要从海量的监控视频中(高速监控)找到该车辆目标历史经过点位的历史视频录像.这个问题本质上其实就是图像检索或者叫Object-ReId问题,唯一不同的是,找到车辆目标后需要定位到视频录像,后者其实很简单,只需…

上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络.它接受一个输入.然后一层接着一层地传递.最后输出计算的结果. 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫做权重)的神经网络模型. 在数据集上迭代. 通过神经网络处理输入. 计算损失函数(输出结果和正确值的差值大小).…

前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法,本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder,这个方法在无监督学习领域应用比较广泛,尤其是其思想比较通用. AutoEncoder 0.AutoEncoder简介 在PCA一节中提到,PCA的可以看做是一种NN模型,通过输入数据,乘以权重w即可得到降维后的数据c,然后再利用c将数据进行还原.如下图: 上面就是AutoEncoder的基本结构,对于前半部分(降维)是一个Encoder的过程,而对于后半部分(还原)则是一个Decoder的过程. 这里E…

最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术. 什么是降维可视化? 简而言之,降维是在2维或3维中展现更高维数据(具有多个特征的数据,且彼此具有相关性)的技术. 降维思想主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择). 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本…

Python代码:准备训练样本的数据和标签:train_X4000.txt.train_y4000.txt 放于tsne.py当前目录.(具体t-SNE – Laurens van der Maaten http://lvdmaaten.github.io/tsne/,Python implementation), tsne.py代码:(为了使得figure显示数据的标签,代码做了简单修改) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # ts…

At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn’t a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamentally very simple. Unfortunately, an innate human handicap interferes with us understanding these si…

转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来. 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数…

Introduction 在计算机视觉及机器学习领域,数据的可视化是非常重要的一个应用,一般我们处理的数据都是成百上千维的,但是我们知道,目前我们可以感知的数据维度最多只有三维,超出三维的数据是没有办法直接显示出来的,所以需要做降维的处理,数据的降维,简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度,如果要能达到数据可视化的目的,就要将数据映射到二维或者三维空间.数据的降维是一种无监督的学习过程,我们可以看成是一种聚类.数据在空间的分布主要有两个特性,一个是相似性,我们可以用类内距离衡量:一个是差异性…

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# <补充>机器学习按照数据标记分可分…

10. Dimensionality Reduction Content  10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 10.1.1 Motivation one: Data Compression 10.2.2 Motivation two: Visualization 10.2 Principal Component Analysis 10.2.1 Problem formulation 10.2.2 Principal Component An…

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长…