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機器學習(三十二)——t-SNE, Adaboost
時間 2021-01-20
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t-SNE(續) SNE 在介紹t-SNE之前,我們首先介紹一下SNE(Stochastic Neighbor Embedding)的原理。 假設我們有數據集X,它共有N個數據點。每一個數據點 xi x i 的維度爲D,我們希望降低爲d維。在一般用於可視化的條件下,d的取值爲 2,即在平面上表示出所有數據。 SNE將數據點間的歐幾里德距離轉化爲條件概率來表徵相似性: pj∣i=exp(−‖xi−x
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