Machine Learning ——降维方法：t-SNE
本篇博客是本人初学t-SNE算法的总结，可能有些理解不够完善，希望不足之处大家可以指正。 参考文献： Geoffrey Hinton P K. Visualizing Data using t-SNE Laurens van der Maaten MICC-IKAT[J]. 2014. 一、介绍 t-SNE算法是学习机器学习比较好入门的一种算法，t-SNE是一种降维算法，降维在机器学习中是
相关文章
- 1. Machine Learning-L20-降维
- 2. Machine Learning-梯度下降法
- 3. 机器学习sklearn（15）TSNE降维
- 4. tSNE—高维数据降维可视化（理论部分）
- 5. 多元梯度下降法--machine learning
- 6. PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的Python实现
- 7. Machine Learning？Training Machine!③.
- 8. TSNE高维向量降维3D可视化
- 9. machine learning
- 10. Machine Learning系列--维特比算法
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • C# 多维数组 - C#教程
- • SpringBoot中properties文件不能自动提示解决方法
- • Git可视化极简易教程 — Git GUI使用方法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
