第十章 降维与度量学习

最新推荐文章于 2024-09-15 10:35:06 发布
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该博客围绕降维与度量学习展开，虽具体内容需点击链接查看，但可推测会涉及相关技术的原理、方法等信息技术关键内容，对理解和应用这两项技术有一定参考价值。
西瓜书学习笔记——第十章：降维与度量学习
Andrewings
07-11 2333
10. 降维与度量学习10.1 k近邻学习10.2 低维嵌入经典降维方法：多维缩放(MDS)10.3 主成分分析 10.1 k近邻学习 k近邻学习（knn）是一种监督学习算法，它直接使用测试样本和训练样本，没有显示的训练过程，工作机制如下：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常，对于不同类型的任务，使用的预测方法不同： 分类任...
西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章 降维与度量学习
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kNN算法（k-Nearest Neighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。**PCA（Principal Component Analysis）**是一种常用的线性降维算法，通过寻找数据中的主要方差方向，将高维数据映射到具有较低维度的新空间，以提取数据的关键信息和减少维度。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的线性降维算法，用于将高维数据映射到较低维度的新空间。
机器学习西瓜书笔记(十) 第十章降维与度量学习+代码
weixin_42329812的博客
09-15 1736
本章是关于降维与度量学习的一个概述，涵盖了多种降维技术及其原理。以下是对每个部分的简要总结和澄清：k近邻（kNN）：一种基于实例的学习算法，通过查找测试样本最近的k个训练样本来进行预测。在分类中使用投票法，在回归中使用平均法或加权方法。低维嵌入：将高维数据映射到低维空间的技术，目的是保留数据的重要结构和特征，便于分析和可视化。主成分分析（PCA）：通过正交变换将变量转换为一组线性不相关的变量，以减少数据维度同时保留数据变异性。
机器学习笔记 第十章 降维与度量学习
qq_53034510的博客
08-12 831
值得注意的是，在分类任务中可使用投票法，回归任务中可使用平均法，此外，还可以进行加权平均或加权投票。流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，如果低维流形嵌入到高维空间中，那么其分布虽然看上去十分复杂，但在局部上仍具有欧式空间的性质。等度量映射的观点是，高维空间上的直线距离在低维上不可达，而应是流体上的本真距离。降维效果通常是比较降维前后学习器的性能来体现的，如果性能有所提高，那么降维起了作用，当降维到二维或者三维，那么可以可以利用可视化技术来判断降维效果。求出矩阵的B的特征向量矩阵V，即。
第十章：降维与度量学习
qq_63029071的博客
08-11 840
一种常用的监督学习方法，没有显式的训练过程。此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理;相应的，那些在训练阶段就对样本进行学习处理的方法,称为“急切学习”给定测试样本x,若其最近邻样本为z,则最近邻分类器出错的概率就是x与z类别标记不同的概率,即·假设样本独立同分布,且对任意x和任意小正数,在x附近距离范围内总能找到一个训练样本;泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍。
机器学习——第十章 降维与度量学习
weixin_46002351的博客
08-08 465
流形学习有很多应用，例如数据可视化，数据压缩，数据生成，特征提取等。\(\text{令 }\mathbf{Z}=(\boldsymbol{z}_{1},\boldsymbol{z}_{2},\ldots,\boldsymbol{z}_{m})\in\mathbb{R}^{d^{\prime}\times m}, (\mathbf{W})_{ij}=w_{ij}\\\mathbf{M}=(\mathbf{I}-\mathbf{W})^{\mathrm{T}}(\mathbf{I}-\mathbf{W})\)
机器学习（周志华） 第十章降维与度量学习
YJY131248的博客
03-26 2134
关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter10
周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第十章降维与度量学习
克小洛的秘密基地
08-09 1584
周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第十章降维与度量学习10.1 k近邻学习10.2 低纬嵌入10.3 主成分分析10.4 核化线性降维10.5 流形学习10.6 度量学习 10.1 k近邻学习 k近邻学习即kNN（k-Nearest Neighbor）是一种常用的监督学习方法：给定某个测试样本，基于某种距离度量在训练集中找出与其距离最近的k个带有真实标记的训练样本，然后给基于这k个邻居的真实标记...
机器学习第十章——降维与度量学习
qq_67725022的博客
08-12 1260
其中Λ \LambdaΛ就是对角矩阵每个值对应一个特征向量，这些特征向量可以拼成V矩阵，可以找到几个比较小的或者说几乎接近于0的特征值对应的特征向量然后把特征值和特征向量去掉，重新组成新的特征向量矩阵 (找出其近邻点,然后就能建立一个近邻连接图,图中近邻点之间存在连接,而非近邻点之间不存在连接,于是,计算两点之间测地线距离的问题,就转变为计算近邻连接图上两点之间的最短路径问题（很多时候，人们观测或收集到的数据样本虽是高维的,但与学习任务密切相关的也许仅是某个低维分布,即高维空间中的一个。
第十章 降维与度量学习1
08-08
为应对这一问题，降维与度量学习应运而生，它们通过将高维数据映射到低维子空间，以提高样本密度，简化计算过程，有时还能去除噪声和冗余属性，保留关键信息。 在常用的降维方法中，主成分分析（PCA）、多维缩放...
第十章 降维与度量学习 -by- VAY-长跑 - 优快云博客1
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在机器学习领域，降维与度量学习是解决“维数灾难”问题的关键技术。当数据的特征数量（维度）非常高时，会出现一系列问题，如数据稀疏、计算复杂度增加，以及学习器的泛化能力下降。为了解决这些问题，通常会采用...
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11-22
k-近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其靠近的......
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简单好用图片格式转Pdf的工具，支持批量合并 ，主要是比较小，免安装，无毒！！！
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