Редактирование: Стохастическое вложение соседей с t-распределением

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 1: Строка 1:
 
'''Стохастическое вложение соседей с t-распределением''' (англ. ''t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE'') {{---}} метод визуализации данных высокой размерности с помощью представления каждой точки данных в двух или трехмерном пространстве, являющийся модификацией метода стохастического вложения соседей.
 
'''Стохастическое вложение соседей с t-распределением''' (англ. ''t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE'') {{---}} метод визуализации данных высокой размерности с помощью представления каждой точки данных в двух или трехмерном пространстве, являющийся модификацией метода стохастического вложения соседей.
  
[[Файл:MNIST_compression_methods_comparison.png|300px|thumb|right|Пример работы методов [[Стохастическое вложение соседей с t-распределением|t-SNE]], Isomap<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Isomap Isomap]</ref>, Sammon mapping<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Sammon_mapping Sammon mapping]</ref>, LLE<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_dimensionality_reduction#Manifold_learning_algorithms Manifold learning algorithms]</ref> на наборе данных [[Известные наборы данных|MNIST]]]]
+
[[Файл:MNIST_compression_methods_comparison.png|300px|thumb|right|Пример работы [[Стохастическое вложение соседей с t-распределением|t-SNE]], Isomap<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Isomap Isomap]</ref>, Sammon mapping<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Sammon_mapping Sammon mapping]</ref>, LLE<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_dimensionality_reduction#Manifold_learning_algorithms Manifold learning algorithms]</ref> на наборе данных [[Известные наборы данных|MNIST]]]]
  
 
== Стохастическое вложение соседей ==
 
== Стохастическое вложение соседей ==

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: