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標簽 > 降維
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隨著數(shù)據(jù)的生成和數(shù)據(jù)收集量的不斷增加,可視化和繪制推理圖變得越來越困難。一般情況下,我們經(jīng)常會通過繪制圖表來可視化數(shù)據(jù),比如假設(shè)我們手頭有兩個變量,一個...
2018-08-31 標簽:降維數(shù)據(jù)集 1.9萬 0
和分類、回歸方法相比,無監(jiān)督學習算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標注過的(即沒有給定的標簽或分類),算法在沒有任何鋪助的條件下學習數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來了兩點主...
討論維數(shù)災難問題并且了解在高維空間的數(shù)據(jù)
理論上來說,維數(shù)爆炸的一個解決方案是增加訓練集的大小從而達到擁有足夠密度的訓練集。不幸的是,在實踐中,達到給定密度所需的訓練實例的數(shù)量隨著維度的數(shù)量呈指...
2018-07-24 標簽:3D降維數(shù)據(jù)集 1.3萬 0
類別:視頻技術(shù)論文 2017-12-03 標簽:降維 799 0
基于LASSO模型框架的設(shè)計矩陣降維構(gòu)造方法立即下載
類別:嵌入式技術(shù)論文 2017-11-29 標簽:降維 775 0
類別:數(shù)字信號處理論文 2009-08-21 標簽:降維 694 0
基于譜特征嵌入的腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測矩陣降維方法立即下載
類別:嵌入式技術(shù)論文 2017-11-29 標簽:降維 693 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-23 標簽:非線性降維 675 0
子陣級LCMV循環(huán)優(yōu)化算法,能夠很大程度地降低求逆矩陣的維度
式中,CT=THC是降維后的約束矩陣,維度為r×L。WT是降維權(quán)向量,由于將全陣列抽取為了r個子陣,每個子陣中的陣元共用同一個權(quán)值,因此WT的維數(shù)為r×1。
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