次元削減とは赤穂先生の朱鷺の杜Wikiより。Visualization)次元を二次元、三次元に落とし込んで可視化するパターンが多いので一緒に。このメモを書いてる途中に株式会社アルバートさんの記事がありました↓。Analysis(PCA)qiita.com主成分分析、一番よく使います。行列の固有値計算を行う教師なしモデルの一つ。線形部分空間への写像しか行えません。CSMwww.slideshare.netこれらのスライドに簡単に説明があります。documents.software.dell.com多次元尺度構成法です。”類似した”データを近くに、”類似していない”データ同士をより離れるように配置しなおします。Scalingの拡張版と捉えることができます。坪坂www.slideshare.netいわゆるトピックモデルです。文章中の各単語に対してランダムなトピックを設定、逐次的にそのトピックの割り当てを更新していきます。2009.教師ありのLDAです。2011.これだけを扱ったスライドが見つかりませんでした。以下トピックモデル全般のスライドです。Mapグラフ理論ベースの次元削減手法。PCA線形の分離しかできなかったPCAに、高次元での内積計算を行うカーネルを組み合わせて非線形の表現を可能にします。Infrastructureの得居さんの記事。Autoencoderを利用します。LSTM」とかと同じ「多次元の」ぐらいのもの。ノイズの乗った行列から元の行列を復元して、中間層が次元削減された行列と捉えられます。DiloksawatdikulGTMSOMの拡張版、という認識。資料ないと思ったらあった。機械学習におけるマルチラベルの各手法についてのメモ月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。