摘要：
1. SNE原理 基本原理： 是通放射变换 将数据点映射到概率分布上，分为两个步骤： 构建高维对象之间的概率分布，使得相似的对象有更高的概率被选择，而不相似的对象有更低的概率。 SNE 在低维空间中构建这两个分布，使得两个概率分布尽可能相似。 t-SNE是非监督的降维，跟kmeans 等不同，他不能 阅读全文
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转载：https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html T分布：温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成，文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(htt 阅读全文
摘要：
在众多的机器学习模型中，线性代数的身影无处不在，当然，我们也会时常碰到线性代数中的正定矩阵和半正定矩阵。例如，多元正态分布的协方差矩阵要求是半正定的。 × × 1. 基本的定义 正定和半正定这两个词的英文分别是positive definite和positive semi-definite，其中，d 阅读全文
摘要：
这篇文章详细介绍了奇异值分解和特征值分解的内容：https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html 下面的图也能看出图片能压缩的原理在哪，主要是三个矩阵的大小是如何变小的 下面上压缩图像的代码： 1 import numpy as np 2 f 阅读全文