Gdy już załadowaliśmy izbadaliśmy zestaw danych MNIST zcyframi, przejdźmy doal-
gorytmów redukcji wymiarowości. Dla każdego algorytmu przedstawimy najpierw jego
koncepcję, anastępnie spróbujemy gogłębiej zrozumieć, stosując dany algorytm dla ze-
stawu danych MNIST zcyframi.
Rzutowanie liniowe a uczenie rozmaitościowe
Istnieją dwie główne gałęzie redukcji wymiarowości. Pierwsza jest znana jako rzutowanie
liniowe (linear projection) iobejmuje liniowe rzutowanie danych zwysokowymiarowej
przestrzeni doniskowymiarowej przestrzeni. Wykorzystuje totakie techniki, jak ana
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month, and much more.