Die Dimensionsreduzierung bezieht sich auf Techniken zum Reduzieren vieler Variablen auf eine kleinere Anzahl, während so viele Informationen wie möglich aufbewahrt werden. Eine bekannte Methode ist [tag pca]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
Ich habe 200 Datenpunkte, die für alle Funktionen die gleichen Werte haben. Nach der Reduzierung der t-SNE-Dimension sehen sie nicht mehr so gleich aus: Warum befinden sie sich nicht an derselben Stelle in der Visualisierung und scheinen sogar in zwei verschiedenen Clustern verteilt zu sein?
Ich habe mir online einige Videos über Faltungsnetzwerke angesehen, und der Redner diskutierte das Konzept, einen Filter über ein Bild zu führen. Er sagte, und es wird auch im Bild unten gezeigt, dass "Tiefe = semantische Darstellung". Das hört sich gut an, aber ich bin mir nicht sicher, was genau …
Ich habe wenige Punkte in , dh die in eingebettete dimensionale Einheitskugel , und ich möchte sie auf , dh die 2-dimensionale , projizieren Einheitskugel (eingebettet in ), um sie mit der Einschränkung zu visualisieren, dass benachbarte Punkte in der Nähe sein sollten. Ich habe einige Zeit mit t-sne gespielt, …
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