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

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

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

https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具,它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程.简而言之,Yellowbrick 将 Scikit-Learn 与 Matplotlib 结合在一起,并以传统 Scikit-Learn 的方式对模型进行可视化. 可视化器 可视化器(Visualizers)是一种从数据中学习的估计

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

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类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

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

转载 https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/53229427# 维度打击,机器学习中的降维算法:ISOMAP & MDS 降维是机器学习中很有意思的一部分,很多时候它是无监督的,能够更好地刻画数据,对模型效果提升也有帮助,同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用. 一说到降维,大家第一反应总是PCA,基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA,而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法,其中就包括isomap,以及isomap中用到的MDS.

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

一 机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可视化. 半监督学习:大量不带标签数据加上小部分带标签数据.如深度信念网络. 强化学习:系统执行动作

# 用PCA降维 #计算协方差矩阵 import numpy as np X=[[2,0,-1.4], [2.2,0.2,-1.5], [2.4,0.1,-1], [1.9,0,-1.2]] np.cov(np.array(X).T) #计算特征向量 import numpy as np w,v=np.linalg.eig(np.array([[1,-2],[2,-3]])) print w,v # 降维可视化 %matplotlib inline import matplotlib.pyplo

Kmeans——不断松弛(?我的理解)模拟,将点集分成几堆的算法(堆数需要自己定). 局部加权回归(LWR)——非参数学习算法,不用担心自变量幂次选择.(因此当二次欠拟合, 三次过拟合的时候不妨尝试这种办法) 逻辑回归Logistic Regression(Sigmoid)——分类问题的常用拟合函数. 对于有多个类的分类问题,怎么办?(比如手写板识别,一共0~9十个类别)——转换为独热码(0100000000),计算cost function之和. 一个带Excel读取,和训练之后检测的分类问题

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf def myprint(v): print(v) print(type(v)) try: print(v.shape) except: try: print(len(v)) except: pass if __name__ == '__main__': mnist = input_data.read_data_sets('./inp

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

写在前面的话: 总结一下使用word2vec一年来的一些经验,因为自己在做的时候,很难在网上搜到word2vec的经验介绍,所以归纳出来,希望对读者有用. 这里不介绍word2vec的原理,因为原理介绍的资料网上很多 最后,由于本人知识有限,错误之处,还望指正.  1 word2vec 是word embedding 最好的工具吗? word2vec并非是效果最好的word embedding 工具.最容易看出的就是word2vec没有考虑语序,这里会有训练效果损失. 由于 word2vec 训

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统

机器学习分为俩类: 有监督学习 supervised learning 和 无监督学习 unsupervised learning 有监督学习: 对数据的若干特征与若干标签之间 的关联性 进行建模的过程. 只要模型被确定,就可以应用到新的未知的数据上. 进一步可以分为 分类 classification 任务 和 回归 regression 任务. 分类任务: 标签是离散值. 回归任务: 标签是连续值. 无监督学习: 指对不带任何标签的数据特征进行建模. 让数据自己介绍自己. 包括 聚类 clu

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