tsne पर टैग किए गए जवाब

मैं शब्द एम्बेडिंग के लिए बहुत नया हूँ। मैं कल्पना करना चाहता हूं कि दस्तावेज सीखने के बाद कैसे दिख रहे हैं। मैंने पढ़ा कि t-SNE इसे करने का तरीका है। मेरे पास एम्बेडिंग के आकार के रूप में 250 आयामों के साथ 100K दस्तावेज़ हैं। कई पैकेज भी उपलब्ध …

11 pca  dimensionality-reduction  word2vec  word-embeddings  tsne 

मैं वर्तमान में टी-एसएनई विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक पर पढ़ रहा हूं और यह उल्लेख किया गया था कि उच्च-आयामी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करने की एक खामी यह है कि यह केवल बिंदुओं के बीच बड़ी जोड़ीदार दूरी को संरक्षित करता है। अर्थ …

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

मैं वर्तमान में टी-एसएनई का उपयोग करके उच्च-आयामी डेटा के दृश्य की जांच कर रहा हूं। मेरे पास मिश्रित बाइनरी और निरंतर चर के साथ कुछ डेटा है और डेटा बाइनरी डेटा को बहुत आसानी से क्लस्टर करने के लिए प्रकट होता है। बेशक यह स्केल (0 और 1 के …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

समस्या सेटअप मेरे पास उच्च आयाम (4096) के डेटा पॉइंट (चित्र) हैं, जिन्हें मैं 2 डी में कल्पना करने की कोशिश कर रहा हूं। यह अंत करने के लिए, मैं Karpathy द्वारा निम्नलिखित उदाहरण कोड के समान तरीके से t-sne का उपयोग कर रहा हूं । Scikit सीखने प्रलेखन पहली …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

विशेषताओं की संख्या को ध्यान में रखते हुए, बार्न्स-हट टी-एसएनई में एक जटिलता है , यादृच्छिक अनुमानों और पीसीए में की एक जटिलता है जो उन्हें बहुत बड़े डेटा सेटों के लिए "सस्ती" बनाती है।O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) दूसरी ओर, पर निर्भर तरीकों बहुआयामी स्केलिंग एक है जटिलता।O(n2)O(n2)O(n^2) क्या अन्य आयाम में …

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne