dimensionality-reduction

2зной

1ответ

Scikit-learn Форма PCA .fit_transform несогласована (n_samples << m_attributes)

Я получаю разные формы для своего PCA, используя sklearn. Почему моя трансформация не приводит к массиву тех же размеров, что и документы? fit_transform(X, y=None) Fit the model with X and apply the

machine-learning scikit-learn pca dimensionality-reduction principal-components 2016-07-08

---

1зной

1ответ

При использовании ICA, а не PCA?

Я знаю, что PCA и ICA используются для уменьшения размерности, а в основных компонентах PCA ортогональны (не обязательно независимы), но в ICA они независимы. Кто-нибудь может прояснить, когда лучше и

machine-learning pca dimensionality-reduction 2016-05-25

---

0зной

1ответ

Попадая размеров неправильно при создании упреждающего автоассоциатор в Теано/Лазанье

Я хочу, чтобы создать простой автоассоциатор с 3000 входом, 2 скрытых и 3000 выходных нейронов: def build_autoencoder(input_var=None): l_in = InputLayer(shape=(None,3000), input_var=input_var)

deep-learning theano lasagne dimensionality-reduction autoencoder 2016-09-02

---

0зной

1ответ

Вычислить координаты всех равноудаленных среди них

Имея общее m-мерное пространство Мне нужно рассчитать m + 1 координаты, которые все равноудаленные между ними. Допустим, что 2D пространство может обрабатывать максимум 3 равноудаленных точек (равност

math multidimensional-array machine-learning vertex dimensionality-reduction 2016-09-14

---

7зной

4ответ

Как использовать приведенные данные - результат анализа основных компонентов

Мне сложно связать теорию с реализацией. Я был бы признателен за помощь в понимании того, где мое понимание ошибочно. нотации - матрица в смелой капитала и векторы выделены жирным шрифтом строчной явл

matlab image-processing pca dimensionality-reduction 2016-08-01

---

2зной

1ответ

О применении хэш-функций в криптографии против функции

Я только начал изучать хеширование функций, поэтому мне нужна помощь в понимании, могу ли я применить функцию хэша, выраженную математически как https://en.wikipedia.org/wiki/Tent_map. и один из таких

svm feature-extraction dimensionality-reduction approximate-nn-searching 2016-09-22

---