Нелинейное уменьшение размерности
Нелинейное уменьшение размерности Обзор методов множественного выравнивания Методы множественного выравнивания используются для сопоставления наборов данных, которые имеют сходства в структуре. […]
Вики
Dimension reduction
Вики
Выбор функций
Выбор функции Основы выбора признаков Выбор признаков — это процесс выбора подмножества признаков из полного набора признаков. Выбор признаков влияет
Вики
Самоорганизующаяся карта
Самоорганизующаяся карта Основы самоорганизующихся карт Самоорганизующиеся карты (SOM) — это метод кластеризации, основанный на обучении без учителя. Они используются для
Вики
t-распределенное стохастическое вложение соседей
T-распределенное стохастическое вложение соседей Основы t-SNE t-SNE — это статистический метод для визуализации многомерных данных в двух или трех измерениях.
Вики
Правильное обобщенное разложение
Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии и предсказания. Методы включают
Вики
Независимый анализ компонентов
Независимый анализ компонентов Основы ICA ICA — это метод, который позволяет извлекать независимые компоненты из смеси сигналов. Метод основан на
Вики
Уменьшение размерности
Уменьшение габаритов Основы уменьшения размерности Уменьшение размерности — это процесс преобразования многомерных данных в более низкую размерность для упрощения анализа
Вики
Граф эскиз
Графический набросок Основы Count-Sketch Count-Sketch — это алгоритм для оценки количества элементов в потоке данных. Используется для оценки количества элементов,
Вики
Многолинейное подпространственное обучение
Многолинейное обучение в подпространстве Основы многолинейного изучения подпространства Многолинейное изучение подпространства используется для выявления причинно-следственных связей и уменьшения размерности данных.
Вики
Анализ главных компонентов
Анализ основных компонентов PCA (анализ главных компонент) — метод уменьшения размерности данных, основанный на разложении ковариационной матрицы. Цель PCA —
Вики
Вариационный автоэнкодер
Вариационный автоэнкодер Вариационные автоэнкодеры (VAE) используются для обучения репрезентации данных с помощью вероятностного моделирования. VAE максимизируют вероятность получения данных по
Вики
Автоэнкодер
Автокодировщик Автоэнкодеры — это нейронные сети, которые обучаются преобразовывать входные данные в закодированные представления. Они используются для уменьшения размерности данных