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上传时间: 2009-06-14
详细说明: 【流行学习简介】:假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),非线行流形学习算法包括等距映射(Isomap),拉普拉斯特征映射(LE)等。 【文件包括】: (1)12篇在流形学习理论 中具有里程碑意义的文献: [2000] A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction [2000] Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding [2000] the Manifold Ways of Perception [2003] Hessian Eigen-maps: New Locally Linear Embedding Techniques for High-dimensional Data [2004] Locality Pursuit Embedding [2005] Principal Manifolds and Nonlinear Dimensionality Reduction via Tangent Space Alignment [2005] 高维数据流形的低维嵌入及嵌入维数研究 [2005] 基于放大因子和延伸方向研究流形学习算法 [2005] 一种改进的局部切空间排列算法 [2006] 流形学习概述 [2008] Agent普适机器学习分类器 [2008] 基于流形学习的纤维丛模型研究 其中,前两篇在2000年刊登在Science上。 (2)一篇介绍这些文献的总论短文,梳理了文献的门类,介绍了如何更快地从体系上了解流形学习技术。 【注】:这些资料的总价值在100美元左右,均有英文版本,本人吐血奉献,希望大家能从中收益。 ...展开收缩
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