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【以太币】最新《几何数据剖析》2021课程,附PPT下载

2021-09-20 18:20交易所 人已围观

简介现代数据剖析办法被期望处置很多的高维数据,这部分数据被采集在不一样的范围。...

现代数据剖析办法被期望处置很多的高维数据,这部分数据被采集在不一样的范围。这种数据的高维性带来了很多挑战,一般被叫做“维数灾难”,这使得传统的统计学习技巧在剖析时不切实质或无效。为了应付这部分挑战,大家投入了很多精力来开发几何数据剖析办法,这部分方

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现代数据剖析办法被期望处置很多的高维数据,这部分数据被采集在不一样的范围。这种数据的高维性带来了很多挑战,一般被叫做“维数灾难”,这使得传统的统计学习技巧在剖析时不切实质或无效。为了应付这部分挑战,大家投入了很多精力来开发几何数据剖析办法,这部分办法对处置数据的固有几何形状进行建模和捕获,而不是直接对它们的分布进行建模。在本课程中,大家将探讨这部分办法,并提供他们用的模和算法的剖析研究。大家将从考虑监督学习开始,并从后验和似然估计办法中区别基于几何原则的分类器。下面,大家将考虑聚类数据的无监督学习任务和基于密度估计的对比办法,这部分办法依靠于度量空间或图结构。最后,大家将考虑内在表示学习中更基本的任务,特别关注降维和流形学习,比如,用扩散图,tSNE和PHATE。假如时间允许,大家将包括与本课程有关的研究范围的客座演讲,并讨论图形信号处置和几何深度学习的最新进步。

Toh3ic 03 – Bayesian Classification

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Toh3ic 11 – Manifold Learning

Toh3ic 06 – Suh3h3ort Vector Machines

Toh3ic 02 – Data Formalism

Toh3ic 09 – Partitional Clustering

Toh3ic 07 – Multih3mensional Scaling

Toh3ic 08 – Density-based Clustering

Toh3ic 10 – Hierarchical Clustering

Toh3ic 01 – Intoduction

Toh3ic 12 – Diffusion Mah3s

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Toh3ic 04 – Decision Trees

Topic 05 – Principal Component Analysis

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