我们研究了广义的狄拉克-伯恩-因费尔德(DBI)行为,该行为描述了以-q形式(q+1)形式背景的p-薄膜结尾的q-薄膜。此操作在交换和非交换设置中具有等效描述,可以从广义度量和Nambu-Sigma模
LLE算法可以归结为三步:(1)寻找每个样本点的k个近邻点；(2)由每个样本点的近邻点计算出该样本点的局部重建权值矩阵；(3)由该样本点的局部重建权值矩阵和其近邻点计算出该样本点的输出值。
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机器学习基础——降维PPT
里面主要描述了常见的数据降维算法,包括公式和yuan'li
该算法能很好将多行多列的大矩阵降维得到数目固定的小矩阵,作为神经网络或其它的输入。
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超高维数据降维算法,亲测可用,Lasso算法。输入数据第一列是y,2:end是x。
