有了一个 graph,然后就可以用 Laplacian 三板斧了: 1. 计算 L; 2. 把 L 做SVD分解; 3. 找出 top k+1 最小的 eigenvalue, 去掉为 0 的那个, 就能得到对应的 k 个维度为 1*N 的向量, 变成 N 个 k*1 的向量就是降维之后的点。 LE算法的数据推理参见; https://zhuanlan.zhihu.com/p/25096844 ...
6 LE 拉普拉斯特征映射 其思路和LLE很相似,也是基于图的降维算法,希望相互关联的点降维后的空间尽可能靠近,通过构建邻接矩阵,最后推导,矩阵分解等步骤,实现降维。 sklearn API:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.SpectralEmbedding.html#sklearn.manifold.SpectralEmbedding fromsklearni...
???LLE算法可以有图1所示的一个例子来描述。在图1所示中,LLE能成功地将三维非线性数据映射到二维空间中。如果把图1(B)中红颜色和蓝颜色的数据分别看成是分布在三维空间中的两类数据,通过LLE算法降维后,则数据在二维空间中仍能保持相对独立的两类。在图1(B)中的黑色小圈中可以看出,如果将黑色小圈中的数据映...
LE 算法及其应 下载积分: 900 内容提示: 兵工自动化 测控技术 O. I. Automation 2005 年第 24 卷第 3 期 Measurement and Control Technique 2005, Vol. 24, No. 3 文章编号1006- 1576LLE 算法及其应用 邓星亮河北工业大学 计算机科学与软件学院摘要LLE 算法针对非线性降维问题持各数据点临近位置关系情况下...
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络(CNN)算法,由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络,将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成,其中包含了卷积层、池化层和全连接层,以及非线性激活函数等。
原理:Nagle算法于1984年定义为福特航空和通信公司IP/TCP拥塞控制方法。简单讲就是键盘输入一个字符,可能在传输上造成41字节的包,包括1字节的有用信息和40字节的首部数据,开启nagle算法会等待41字节的包依次产生后再打包发送,目的是节约带宽,但客观上会提高游戏的延迟,所以专业的玩家会关闭这个算法。目前所有电脑都是...
1.2 sklearn中的降维算法——decomposition 2 PCA与SVD 在降维的过程中,即减少特征的数量,又保留大部分有效信息 将那些带有重复信息的特征合并,并删除那些带无效信息的特征 逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分信息的,特征更少的,新特征矩阵。 在降维中,PCA使用的信息量衡量指标,就是样本方差,又称可解释性方差,方差...
分形曲线及matlable算法 0 koch分形曲线在线演示 从一条直线段开始,将线段中间的三分之一部分用一个等边三角形的两边代替,形成山丘形图形如下 在新的图形中,又将图中每一直线段中间的三分之一部分都用一个等边三角形的两条边代替,再次形成新的图形如此迭代,形成 koch 分形曲线。
LeNet-5算法的简介(论文介绍) LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。 Abstract Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm...