知识干货-机器学习-TSNE数据降维

最新推荐文章于 2024-11-11 12:59:38 发布
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超强干货之---Python-数据爬取（爬虫）
房东的猫的博客
07-12 5万+
定义： 深度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法，从起始节点开始，一直沿着一个分支走到底，再回溯到上一个节点继续搜索下一个分支，直到遍历完所有节点。特点递归：通常用递归实现，或者使用栈来模拟递归过程。内存占用低：在有大量分支的情况下，内存占用比广度优先搜索低。适合目标较深的情况：如果目标节点距离起始节点较深，DFS能更快找到目标。适用场景需要遍历所有节点的情况，如生成树、迷宫搜索。目标节点较深，且分支较多时。在大规模数据爬取时，选择合适的存储方式取决于数据的规模、结构和访问需求。
数据降维tSNE
05-22
目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。
TSNE降维
qingquan_lalala的博客
05-29 1446
sklearn.manifold.TSNE 函数 官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html t-SNE[1]是一种可视化高维数据的工具。它将数据点之间的相似性转化为联合概率，并试图最小化低维嵌入和高维数据的联合概率之间的Kullback-Leibler散度。t-SNE有一个非凸的代价函数，即不同的初始化可以得到不同的结果。 强烈建议使用另一种降维方法（如PCA用于密集数据或Truncate
TSNE数据降维学习【转载】
weixin_34014555的博客
01-19 689
转自:https://blog.youkuaiyun.com/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...
赛题理解： 阿里天池 零基础入门金融风控-贷款违约预测
123liudong
09-15 751
文章目录题意理解提交与指标需要注意的地方 本次赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information 题意理解 这道题的目的是预测用户是否违约，本质上就是一个二分类问题。 每个样本有 47 个特征，其中 15 个特征做了匿名化处理，不同的特征具有不同的性质！如id是离散的，且没有顺序以及大小的关系；grade表示贷款等级虽然同样是离散的，但他是有大小之分的，因此在建模之前应当尽量考虑这些关系~ 数据的样本数量超过120
TSNE——目前最好的降维方法
studyvcmfc的专栏
08-18 469
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34279246/article/details/90102855
精品干货-Python数据分析与机器学习实战人脸检测视频课程含代码全套（共36门200+节课）.zip
04-14
精品干货-Python数据分析与机器学习实战人脸检测视频课程全套，共36门200+节课，分享给大家下载学习参考。 01、python数据分析与机器学习实战 02、深度学习入门视频课程(上篇) 03、深度学习入门视频课程(下篇) 04、...
【干货书】《因果推理导论-机器学习角度》，132页pdf
08-19
【干货书】《因果推理导论-机器学习角度》，132页pdf 有几个主要的主题贯穿全书。这些主题主要是对两个不同类别的比较。当你阅读的时候，很重要的一点是你要明白书的不同部分适合什么类别，不适合什么类别。 统计...
热门开源项目推荐--机器学习TensorFlow
借雨醉东风的博客
06-25 2428
推荐谷歌开发的一个开源机器学习库TensorFlow 2.x。
深度学习基础知识干货 | 什么是few-shot learning
5年+算法工程师，分享人工智能前沿技术，与自己的工程经验，欢迎订阅关注。
03-22 1099
few-shot learning
t-sne降维可视化实例matlab
01-19
这是用t-sne算法对手写数字实例进行降维，可视化的实例，完美实现算法对手写数字的聚类，实现了分类效果。已经过检验可以使用，可放心下载运行。
tsne降维可视化python源码
08-16
tsne降维可视化，将高维数据、图像进行降维，python源码。
matlab做TSNE的详细代码-MachineLearning:机器学习
05-23
matlab做T SNE的详细代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core 1.4.0 对于NLP，请使用artifactIdId smile-nlp。 对于Scala API，请使用 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1
T-sne 图片显示 分布
10-23
MATLAB 版本。t-sne,显示图片在tsne上的分布，不是点状图，需要自己准备图片数据
数据处理和分析之数据降维：t-SNE算法原理详解
2401_87715305的博客
10-22 1347
t-SNE算法是一种强大的非线性降维技术，它通过保持数据点之间的局部相似性，有效地将高维数据映射到低维空间，特别适用于数据可视化。然而，它也有其局限性，包括计算复杂度高和对参数敏感等。在实际应用中，选择合适的降维方法需要根据具体的数据特性和任务需求来决定。在调整t-SNE算法的参数时，学习率和困惑度是两个需要特别关注的参数。学习率影响算法的收敛速度和数据点在低维空间中的分布，而困惑度则决定了算法在低维空间中保留数据点局部还是全局结构的程度。通过实验和观察，可以找到最适合特定数据集和分析需求的参数设置。
t-SNE降维算法详解（附matlab代码）
yyyyyyep的博客
06-27 4409
t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常好。与PCA一样，t-SNE不是线性降维技术，它遵循非线性，这是它可以捕获高维数据的复杂流形结构的主要原因。
机器学习——tsne降维处理
weixin_43293451的博客
12-03 781
import warnings import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #依赖 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.preprocessing import StandardScaler sns.set() warnings.filterwarnings('ignore') df = pd.read_
数据降维 | MATLAB实现T-SNE降维特征可视化
最新发布
j_jinger的博客
11-11 1088
在当今大数据时代，我们常常面对高维度的特征数据，例如图像识别中的像素矩阵、自然语言处理中的词向量以及基因组学中的基因表达谱等。这些高维数据蕴含着丰富的内在信息，但其复杂性也使得我们难以直接理解和分析。为了更好地把握数据的本质特征，降维技术应运而生，而t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 作为一种强大的非线性降维算法，在特征可视化领域展现出独特的优势。本文将深入探讨t-SNE降维特征可视化的原理、应用以及局限性，并分析其在不同领域中的实践效果。
Python数据分析与机器学习实战视频课程全套下载
资源摘要信息:"精品干货-Python数据分析与机器学习实战人脸检测视频课程含代码全套（共36门200+节课）.zip" 知识点详细说明： 1. Python数据分析与机器学习实战 - Python是当前数据分析与机器学习领域中广泛使用...
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