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机器学习:无监督学习

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  • 线性学习方法
    • 聚类Clustering
      • Kmeans
      • HAC
    • 分布表示
      • 降维
      • PCA
      • Matrix Factorization
      • Manifold Learning
        • LLE
        • Laplacian Eigenmaps
        • t-SEN

线性学习方法

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聚类Clustering

Kmeans

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随机选取K个中心,然后计算每个点与中心的距离,找最近的,然后更新中心点

HAC

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如何觉得距离的个数跟kmeans不一样,切的地方不一样导致的数量会不一样。

分布表示

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降维

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PCA

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特征先归一化,然后计算投影,选择最大的方差的

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w 1 w_1 w1 w 2 w_2 w2是垂直的,后续也是找垂直于它们的 w 3 w_3 w3 …看需要多少维。

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w 1 w1 w1就是最大的特征向量。然后找下一个 w 2 w2 w2
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基本的内容组成,直线,点,斜线,圆圈等。一个数字就能用这些进行表示:
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在强度,生命力,攻击力等方面各有侧重
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Matrix Factorization

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元素之间有些相同的特点。
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这些事情是没有人知道的。

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有的是只有这种关系矩阵,如果基于这些关系推断出关系:

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可以将这个进行矩阵分解,得到两个向量相乘,但是会存在那种缺失值的话,可以考虑使用梯度下降方法:
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只考虑有定义的值。
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就可以预测缺失的值,然后就能判断每个人对某个物体的喜好程度,填充:
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该算法可以用于推荐系统。
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可以考虑通过梯度下降算法硬解一下。
MF也可以用于主题分析,LSA
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Manifold Learning

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从立体变成2d

LLE

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Laplacian Eigenmaps

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t-SEN

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coil-20数据
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两个分布越接近越好,KL散度,对这个问题做梯度下降的。

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这种相似度计算方式会维持原来的距离。
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