Python代码:准备训练样本的数据和标签:train_X4000.txt.train_y4000.txt 放于tsne.py当前目录.(具体t-SNE – Laurens van der Maaten http://lvdmaaten.github.io/tsne/,Python implementation), tsne.py代码:(为了使得figure显示数据的标签,代码做了简单修改) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # ts…

最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术. 什么是降维可视化? 简而言之,降维是在2维或3维中展现更高维数据(具有多个特征的数据,且彼此具有相关性)的技术. 降维思想主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择). 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本…

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2…

https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具,它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程.简而言之,Yellowbrick 将 Scikit-Learn 与 Matplotlib 结合在一起,并以传统 Scikit-Learn 的方式对模型进行可视化. 可视化器 可视化器(Visualizers)是一种从数据中学习的估计…

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.…

Probabilistic PCA 在之前的文章PCA与LDA介绍中介绍了PCA的基本原理,这一部分主要在此基础上进行扩展,在PCA中引入概率的元素,具体思路是对每个数据$\vec{x}_i$,假设$\vec{x}_{i} \sim N\left(W{\vec{z}_{i}}, \sigma^{2} I\right)$,其中$\vec{z}_{i}$是一个低维向量,它的先验分布满足$\vec{z}_{i} \sim N(0, I)$,$W$以及所有的$\vec{z}_i$均是要计算的量.$\si…

在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结.这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结. 1. scikit-learn流形学习库概述 在scikit-learn中,流形学习库在sklearn.manifold包中.里面实现的流形学习算法有: 1)多维尺度变换MDS算法:这个对应的类是MDS.MDS算法希望在降维时在高维里样本之间的欧式距离关系在低维可以得到保留.由于降维…

转载 https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/53229427# 维度打击,机器学习中的降维算法:ISOMAP & MDS 降维是机器学习中很有意思的一部分,很多时候它是无监督的,能够更好地刻画数据,对模型效果提升也有帮助,同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用. 一说到降维,大家第一反应总是PCA,基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA,而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法,其中就包括isomap,以及isomap中用到的MDS.…

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,…

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca…

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-…

原文地址:智能单元 K-Nearest Neighbor分类器 大家可能注意到了,为什么只用最相似的一张图片的标签来作为测试图像的标签呢?这不是很奇怪吗!是的,使用K-Nearest Neighbor分类器就能做得更好.它的思想很简单:与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测.所以当k=1时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器.从直观感受上就可以看到,…

Kmeans——不断松弛(?我的理解)模拟,将点集分成几堆的算法(堆数需要自己定). 局部加权回归(LWR)——非参数学习算法,不用担心自变量幂次选择.(因此当二次欠拟合, 三次过拟合的时候不妨尝试这种办法) 逻辑回归Logistic Regression(Sigmoid)——分类问题的常用拟合函数. 对于有多个类的分类问题,怎么办?(比如手写板识别,一共0~9十个类别)——转换为独热码(0100000000),计算cost function之和. 一个带Excel读取,和训练之后检测的分类问题…

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:image classification notes 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法. 内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Nearest Neighbor分类器 k-Nearest Neighbor 验证集.交叉验证集和超参数调参…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母.我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0).如果只考虑小写字母a~z,那么每一步输入的向量的长度是26.如果一句话有1000个单词,我们需要使用 (1000, ) 维度的独热编码表示每一个单词. 缺点: 每一步输入的向量维数会非常大 在独热表示中,所有的单词之间都是平等的,单词间的依…

觉得本文不错的可以点个赞.有问题联系作者微信cyx645016617,之后主要转战公众号,不在博客园和CSDN更新. 论文名称:"Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization" 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Selvaraju_Grad-CAM_Visual_Explanations…

上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络.它接受一个输入.然后一层接着一层地传递.最后输出计算的结果. 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫做权重)的神经网络模型. 在数据集上迭代. 通过神经网络处理输入. 计算损失函数(输出结果和正确值的差值大小).…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

一 机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可视化. 半监督学习:大量不带标签数据加上小部分带标签数据.如深度信念网络. 强化学习:系统执行动作…

# 用PCA降维 #计算协方差矩阵 import numpy as np X=[[2,0,-1.4], [2.2,0.2,-1.5], [2.4,0.1,-1], [1.9,0,-1.2]] np.cov(np.array(X).T) #计算特征向量 import numpy as np w,v=np.linalg.eig(np.array([[1,-2],[2,-3]])) print w,v # 降维可视化 %matplotlib inline import matplotlib.pyplo…

Zahavy, Tom, Nir Ben-Zrihem, and Shie Mannor. "Graying the black box: Understanding DQNs." International Conference on Machine Learning. 2016. 这篇论文想要做QDN的可解释性.主要是用了t-SNE的可视化和Saliency maps. 然后他们提出了SAMDP(Semi Aggregated Markov Decision Process)模型.…

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf def myprint(v): print(v) print(type(v)) try: print(v.shape) except: try: print(len(v)) except: pass if __name__ == '__main__': mnist = input_data.read_data_sets('./inp…