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Reducción de dimensionalidad no lineal
Fouad Sabry
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Mil Millones De Conocimientos [Spanish] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik
Beschreibung
1: Reducción de dimensionalidad no lineal: explora los conceptos básicos y la importancia de reducir los datos de alta dimensión para facilitar el análisis.
2: Mapa lineal: presenta los conceptos básicos del mapeo lineal y su función en la reducción de la dimensionalidad de los datos en el aprendizaje automático.
3: Máquina de vectores de soporte: aprende cómo las máquinas de vectores de soporte aplican la reducción de dimensionalidad en tareas de clasificación y reconocimiento de patrones.
4: Análisis de componentes principales: profundiza en la técnica de PCA para transformar datos en un conjunto de variables linealmente no correlacionadas.
5: Isometría: examina cómo las técnicas isométricas preservan las distancias entre puntos mientras reducen las dimensiones de los datos.
6: Reducción de dimensionalidad: comprende el alcance más amplio de la reducción de dimensionalidad y sus aplicaciones en varios campos.
7: Incrustación semidefinida: estudia la programación semidefinida y su conexión con los métodos de reducción de dimensionalidad.
8: Método kernel: descubre el poder de los métodos kernel para manejar relaciones no lineales en la reducción de datos.
9: Análisis de componentes principales del núcleo: explore la capacidad de KPCA para realizar una reducción de dimensionalidad en un espacio de características de alta dimensión.
10: Continuación numérica: aprenda cómo las técnicas de continuación numérica ayudan a comprender los sistemas de alta dimensión.
11: Agrupamiento espectral: comprenda cómo el agrupamiento espectral aprovecha la reducción de dimensionalidad para agrupar puntos de datos similares.
12: Isomap: una mirada a Isomap, una técnica que combina el escalamiento multidimensional con distancias geodésicas para la reducción de dimensionalidad.
13: Lema de Johnson-Lindenstrauss: profundice en las matemáticas del lema de Johnson-Lindenstrauss, que garantiza que la reducción de dimensionalidad mantenga las propiedades geométricas.
14: Modelo de cascada de Poisson lineal-no lineal: estudie cómo este modelo integra métodos lineales y no lineales en la reducción de dimensionalidad.
15: Alineación de variedades: aprenda sobre la alineación de variedades y su importancia para alinear datos de diferentes dominios en la reducción de dimensionalidad.
16: Mapa de difusión: comprenda cómo los mapas de difusión utilizan el proceso de difusión para la reducción de la dimensionalidad en conjuntos de datos complejos.
17: Incrustación estocástica de vecinos distribuidos en T: explore la capacidad de tSNE para reducir la dimensionalidad mientras preserva las estructuras locales en los datos.
18: Incrustación de distribuciones en kernel: estudie cómo la incrustación en kernel permite la reducción de la dimensionalidad en distribuciones, no solo en conjuntos de datos.
19: Proyección aleatoria: un enfoque práctico para la reducción de la dimensionalidad que se basa en proyecciones aleatorias para un cálculo rápido.
20: Regularización de variedades: aprenda sobre las técnicas de regularización de variedades y su impacto en el aprendizaje a partir de datos de alta dimensión.
21: Modelado dinámico empírico: descubra cómo el modelado dinámico empírico ayuda en la reducción de la dimensionalidad a través del análisis de datos de series temporales.
Kundenbewertungen
Reducción de dimensionalidad no lineal, Isometría, Mapa lineal, Incrustación semidefinida, Reducción de dimensionalidad, Análisis de componentes principales, Máquina de vectores de soporte