机器学习 李宏毅 L26-Neighbor Embedding

最新推荐文章于 2024-11-05 19:15:19 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guyanbeifei/article/details/79226820
本文介绍了机器学习中的非线性降维技术，包括LLE（局部线性嵌入）、Laplacian Eigenmaps和t-SNE。LLE通过保持数据点与其邻居的关系进行降维，Laplacian Eigenmaps基于图方法，而t-SNE则解决了不同数据降维后可能重叠的问题，用于高维数据的可视化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

非线性降维方法，根据一个点与其临近点关系进行降维操作，neighbor embedding，又称之为manifold learning，流形学习。

LLE（locally linear embedding）

对于输入xixi，与其临近点xjxj存在一种关系wijwij，这意味着可以找到一组W

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李宏毅2020机器学习深度学习(4) Word Embedding
梆子井欢喜坨的博客
11-03 415
目录
2021李宏毅机器学习笔记--18Unsupervised Learning -- Neighbor Embedding
guoxinxin0605的博客
08-07 695
2021李宏毅机器学习笔记--18 Unsupervised Learning -- Neighbor Embedding 摘要一、Manifold Learning(流形学习)二、Locally Linear Embedding(LLE,局部线性嵌入)三、Laplacian Eigenmaps(拉普拉斯特征映射)3.1 简介二级目录二级目录四、总结二级目录三级目录 摘要 wijw_{ij}wij​ wiw^iwi 本节是进行非线性降维的一些算法。包括局部线性嵌入LLE、拉普拉斯特征映射和t分布随
李宏毅老师课程：Unsupervised Learning:Neighbor Embedding
APythonC的博客
09-04 385
无监督学习：邻居嵌入Manifold Learning（流形学习）Locally Linear Embedding (LLE)（局部线性嵌入）Laplacian Eigenmaps（拉普拉斯特征图）T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) Manifold Learning（流形学习） 在高维空间里，距离该点很远的点很可能与这个点也是有关联的，因此我们可以把3-D的空间进行降维，那么我们就可以更方便地进行clustering或unsupervis
【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 16 - Word Embedding
YanqiangWang的专栏
08-22 271
从one-hot到word embedding 词表示最直觉的做法是1-of-N Encoding, 向量维度和词表大小一样，每个词在其中某一维为1，其他维为0。这种表示法无法体现出词之间的关系。 word class方法是将意思相似或者同种属性的词归为一类，但这种划分太粗糙了，而且需要很多人工设计。 word embedding也是一种降维操作，不过是通过无监督的方法从文本中学出来的。...
机器学习 李宏毅 L25-Word Embedding
okgagaga的博客
02-01 1262
Word Embedding 主要用于文字的无监督学习，机器能够在无监督情况下，通过阅读大量数据后能够理解词语的含义。最简单的编码方式是1-of-N encoding，但是较为复杂。由于classification能够实现化繁为简，因此可以对于词汇进行classification，使用word embedding，每一个词汇使用一个连续的向量进行描述，每一维均代表某种含义。 每一个词汇的意义可
机器学习 嵌入 嵌套 概念理解 （如有不准敬请批评指正）
Demar_Deng的博客
09-06 1719
这两天机器学习讲到了嵌套/嵌入这个概念，一开始不太好理解。 老师讲了经典的one-hot例子，自己又想到了颜色RGB值的例子，记录一下，如有不准确请大家评论区指出~ 嵌套(embeddings)通常是指将高维度向量映射到低维度的空间。 一种分类特征，以连续值特征表示。 举个栗子—— 原数据：(高维空间：6维) [红色,0,0,0,0,0]→[1,0,0,0,0,0] [0,绿色,0,0,0,0]→[0,1,0,0,0,0] [0,0,蓝色,0,0,0]→[0,0,1,0,0,0] [0.
台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件.zip
09-30
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台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件 -Backpropagation
01-08
台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件-Backpropagation Backpropagation是机器学习中最重要的算法之一，用于训练人工神经网络。Backpropagation算法可以分为两个阶段：Forward Pass和Backward Pass。 Forward Pass ...
李宏毅机器学习--Datawhale202210.zip
04-08
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
Neighbor Embedding
莱尼的博客
03-23 1128
PCA和Word Embedding介绍了线性降维的思想，而Neighbor Embedding要介绍的是非线性的降维。 Manifold Learning 样本点的分布可能是在高维空间里的一个流行(Manifold)，也就是说，样本点其实是分布在低维空间里面，只是被扭曲地塞到了一个高维空间里 地球的表面就是一个流行(Manifold)，它是一个二维的平面，但是被塞到了一个三维空间里 在Manifold中，只有距离很近的点欧氏距离(Euclidean Distance)才会成立，而在下图的S型曲面中，欧氏距
机器学习 -- Unsupervised Learning: Neighbor Embedding
01-30
Unsupervised Learning: Neighbor Embedding Manifold Learning Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
机器学习中的Embedding
深藏功与名
10-17 5694
来自知乎的一个解释：（版权归原作者所有，仅供学习，禁止商用） https://zhuanlan.zhihu.com/p/46016518 解释还是有点感觉迷糊，数学解释： Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和st...
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (16)Unsupervised Learning:Neighbor Embedding
Allenlzcoder的博客
01-26 529
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (16)Unsupervised Learning:Neighbor Embedding
[机器学习]词汇embedding
小蜗牛之家
11-13 625
①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。 ②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是...
19.Unsupervised Learning-Neighbor Embedding
xjtuse123的博客
05-27 311
之前在PCA中介绍了线性降维的方法，今天讲述neighbor embedding，即非线性降维的方法。降维凭借的是data point 和data point之间的关系，在降维前的空间中每一个点和它的邻居之间的关系来做降维，也叫做manifold learning。 Manifold Learning 我们要做的是非线性的降维，data是分布在低维空间里面，只是被扭...
机器学习实战(第二版)读书笔记(5)——Embedding
qq_42018521的博客
02-02 2285
如果计算King-Man+Woman(添加和减去这些单词的嵌入向量)，则结果非 常接近Queen单词的嵌入(见图1)。换句话说，词嵌入编码了性别的概念!同样，可以计算Madrid-Spain+France，其结果接近Paris(巴黎)，这似乎表明首都的概念也在嵌入中进行了编码。目的：同义词具有非常接近的嵌入（将嵌入向量当作嵌入空间中的坐标，则同义词在嵌入空间中对应的点挨得近，差别越大的词对应的点挨得越远）表征学习：对输入数据表征越好，神经网络就越容易做出准确的预测，因此训练使嵌入成为类别的有用表征。
什么是机器学习领域中的 Embedding
最新发布
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
11-05 1398
Embedding 是机器学习和深度学习中至关重要的技术，它通过将离散的数据表示映射到低维向量空间，使得机器能够更好地理解、处理和计算这些数据。Embedding 的应用非常广泛，从自然语言处理、推荐系统、计算机视觉到图嵌入等各个领域，它的出现极大地提升了模型的表现力和计算效率。通过 Embedding，我们可以捕捉到数据之间的潜在关系和语义信息，从而更好地实现各种智能化任务。然而，Embedding 的质量受到训练语料、上下文和模型结构等多方面的影响，如何提升其泛化能力和表达能力是未来研究的一个重要方向。
机器学习中：“嵌入“（embedding）、“表示“（representation）和“特征“（features）三者的关系
行子的博客
06-20 5638
的过程，它将数据中的每个元素（如词、图像或其他实体）转换为一个向量形式。特征可以是原始数据的某些统计量、转换后的数值、提取的模式等。特征是对数据的一种抽象表示，用于提供对数据的有意义的描述和区分。在机器学习和深度学习中，"嵌入"（embedding）、"表示"（representation）和"特征"（features）是相关的概念，它们描述了数据的不同表征形式或表示方式。综上所述，嵌入是数据的低维向量表示形式，表示是数据在模型中的抽象表示形式，而特征则是描述数据属性或特性的相关信息。
机器学习中的Embeddings是什么
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
07-03 1348
要理解嵌入，我们必须首先了解机器学习模型的基本要求。具体来说，大多数机器学习算法只能将低维数值数据作为输入。在下面的神经网络中，每个输入特征都必须是数字。这意味着在推荐系统等领域，我们必须将非数字变量（例如项目和用户）转换为数字和向量。我们可以尝试用产品 ID 来表示商品；然而，神经网络将数字输入视为连续变量。这意味着较高的数字“大于”较低的数字。它还将相似的数字视为相似的项目。这对于“年龄”这样的字段来说非常有意义，但当数字代表分类变量时就毫无意义了。
李宏毅教授台大授课PPT - 机器学习深度解读
学习机器学习是一个持续不断的过程，需要不断地通过实践来巩固理论知识，并跟踪最新的研究进展。教授的PPT讲稿可以作为一种有效的学习资源，帮助学习者更好地构建知识体系和理解复杂概念。最终，通过实际项目和案例...
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