特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

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关键是,即使当大流形看起来多样化,每个点周围的局部邻域通常还也能很好地近似于一片平坦的冠部。换句话说,亲戚亲戚我们我们我们 学习使用局部形状对全局形状进行编码。非线性降维也被称为非线性嵌入,或流形学习。非

机会线性子空间是平的纸张,如此卷起的纸张随后非线性流形的例子。你也还也能叫它瑞士卷。(见图 7-1),一旦滚动,二维平面就会变为三维的。然而,它本质上仍是一2个多多二维物体。换句话说,它具有低的内在维度,这是亲戚亲戚亲戚我们我们我们 在“直觉”中机会接触到的一2个多多概念。机会亲戚亲戚亲戚我们我们我们 能以两种法律方法展开瑞士卷,亲戚亲戚亲戚我们我们我们 就还也能恢复到二维平面。这是非线性降维的目标,它假定流形比它所所处的全维更简单,并试图展开它。

当在数据一2个多多线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。怎么让机会数据形成更多样化的形状呢?一2个多多平面(线性子空间)还也能推广到一2个多多 流形 (非线性子空间),它还也能被认为是一2个多多被各种拉伸和滚动的冠部。