流形学习(manifold learning)的一些综述 讨论与进展 issue 26 https://github.com/memect/hao/issues/26 Introduction http://blog.sina.com.cn/s/blog_eccca60e0101h1d6.html @cmdyz 流形学习 (Manifold Learning) http://blog.pluskid.org/?p=533 浅谈流形学习 http://blog.csdn.net/chl033/ar

流行-Manifold[1]  流形,也就是 Manifold . 1. 比较好的形象理解 流形学习的观点是认为,我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间上的,即这些数据所在的空间是“嵌入在高维空间的低维流形.”.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示. 举个例子,比如说我们在平面上有个圆,如何表示这个圆呢?如果我们把圆放在一个平面直角坐标系中,那一个圆实际上就是由一堆二维点构成的. 比如一个单位圆:(1,0) 是一个在

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个

1. t-SNE from sklearn.manifold import TSNE X_proj = TSNE(random_state=123).fit_transform(X) 2. t_sne _joint_probabilities _joint_probabilities(distances, desired_perplexity, verbose) Compute joint probabilities p_ij from distances. _kl_divergence _kl

原文地址:https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化.它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律.流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)

我恨自己不干活儿,不过也没辙. 早晚要学习流形的,今天先转一篇文章,以后找不到就尿了. 我真羡慕数学系的人,╮(╯▽╰)╭. 发信人: Kordan (K&M), 信区: AI标  题: dodo:流形学习 (manifold learning)(zz)发信站: 水木社区 (Sun Sep 30 16:02:07 2007), 站内 zz from prfans............................... dodo:流形学习 (manifold learning) dodo 流

流形学习 (manifold learning) zz from prfans............................... dodo:流形学习 (manifold learning) dodo 流形学习是个很广泛的概念.这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法.自从2000年以后,流形学习被认为属于非线性降维的一个分支.众所周知,引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章: Isomap and LLE (Locally Lin

流形,也就是 Manifold .不知道你有没有为我在本文开头放上的那个地球的图片感到困惑?这是因为球面是一个很典型的流形的例子,而地球就是一个很典型的“球面”啦(姑且当作球面好啦). 有时候经常会在 paper 里看到“嵌入在高维空间中的低维流形”,不过高维的数据对于我们这些可怜的低维生物来说总是很难以想像,所以最直观的例子通常都会是嵌入在三维空间中的二维或者一维流行.比如说一块布,可以把它看成一个二维平面,这是一个二维的欧氏空间,现在我们(在三维)中把它扭一扭,它就变成了一个流形(当然,不扭

转:http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/faa54786a3ddd1d7d1f8cd0b 在常见的降维方法中,PCA和LDA是最为常用的两种降维方法.PCA是一种无监督方法,它关注的是将数据沿着方差最大化的方向映射.而LDA是一种监督方法,它寻找映射轴(类之间耦合度低,类内的聚合度高),两种方法估计的都是全局的统计信息(均值和协方差). manifold learning是最近比较热门的领域,它是一种非线性降维技术,主要研究的是高维数据的潜在的流行结构.首先我们

Machine Learning 虽然名字里带了 Learning 一个词,让人乍一看觉得和 Intelligence 相比不过是换了个说法而已,然而事实上这里的 Learning 的意义要朴素得多.我们来看一看 Machine Learning 的典型的流程就知道了,其实有时候觉得和应用数学或者更通俗的数学建模有些类似,通常我们会有需要分析或者处理的数据,根据一些经验和一些假设,我们可以构建一个模型,这个模型会有一些参数(即使是非参数化方法,也是可以类似地看待的),根据数据来求解模型参数的过程

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关

1.什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示.所以直观上来讲,一个流形好比是一个$d$维的空间,在一个$m$维的空间中$(m > d)$被扭曲之后的结果.需要注意的是流形并不是一个形状,而是一个空间.举个例子来说,比如说一块布,可以把它看成一个二维的平面,这是一个二维的空间,现在我们把它扭一扭(三维空间),它就变成了一个流形,当然不扭的时候,

高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的

From Tutte institute for mathematics and computing Problem: dimension reduction Theoretical foundations: At a high level, UMAP uses local manifold approximations and patches together their local fuzzy simplicial set representations to construct a top

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

本文转自互联网! 首先很遗憾的一点是,“PHP虽然是最好的语言”,但是它不是最流行的语言. 对不起的还有刚刚在4月TIOBE编程语言排行榜上榜的各个语言: 你们都很棒,但是你们都担当不了这个大任. 开始之前,我先说一下我常用的三个语言:Java.JavaScript.Python. Java,让我学到了很多架构层级的知识,这一点可以参考我之前写的架构相关文档.虽然我一点儿也不喜欢这个语言,但是它真的很棒. Python,它真的足够简单,以至于我喜欢拿它学习各种理论知识,如推荐系统.贝叶斯定理.自

Android 是目前最流行的移动操作系统之一. 随着新版本的不断发布, Android的功能也日益强大, 涌现了很多流行的应用程序, 也催生了一大批的优秀的组件. 本文试图将目前流行的组件收集起来以供参考, 如果你发现本文还没有列出的组件,欢迎在评论中贴出来,我会定期的更新本文. 部分图片需要FQ才能显示 很好的中文教程 Google Android官方培训课程中文版 awesome-android, android列表. 另,github上的一个项目, 收集了好多的Android开源项目.

1.为了简化 JavaScript 的开发, 一些 JavsScript 库诞生了. JavaScript 库封装了很多预定义的对象和实用函数.能帮助使用者建立有高难度交互的 Web2.0 特性的富客户端页面, 并且兼容各大浏览器.当前流行的 JavaScript 库有:jQuery, MooTools, Prototype, Dojo, YUI, EXT_JS  DWR 2.jQuery由美国人John Resig创建,至今已吸引了来自世界各地的众多javascript高手加入其team. j

此文转载oschina文章 首先很遗憾的一点是,“PHP虽然是最好的语言”,但是它不是最流行的语言. 同时对不起的还有刚刚在4月TIOBE编程语言排行榜上上榜的各个语言: 你们都很棒,但是你们都担当不了这个大任. 在开始之前,我先说一下我常用的三个语言:Java.JavaScript.Python. Java,让我学到了很多架构层级的知识,这一点可以参考我之前写的架构相关文档.虽然我一点儿也不喜欢这个语言,但是它真的很棒. Python,它真的足够简单,以至于我喜欢拿它学习各种理论知识,如推荐系