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Reducción de la Dimensionalidad como mediador en la mejora de la…
Reducción de la Dimensionalidad como mediador en la mejora de la predicción de patrones sobre variables Hidro-climáticas.
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(2) Hipervolumen de cubos y esferas - Hipervolumen de una capa esférica delgada - Datos de alta dimensión -Diagonal de un hipercubo
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(3) Se enfoca en el número e intenta dar una representación de datos de baja dimensión de acuerdo con este número recuperar lo mejor posible las variables latentes desconocidas.
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(5) Estimación del número de variables latentes - un objeto bidimensional (una superficie o una
variedad bidimensional)
(5) Variedad bidimensional incrustada en un espacio tridimensional. El conjunto de datos
contiene solo un número finito de puntos (u observaciones).
(6) Un modelo que hace una predicción una hora en el futuro, dadas seis horas de historial, necesitaría una ventana como esta:
(6) Maneje los índices y las compensaciones como se muestra en los diagramas anteriores. - Dividir ventanas de características en pares (features, labels) - Trace el contenido de las ventanas resultantes. y Genere eficientemente lotes de estas ventanas a partir de los datos de entrenamiento, evaluación y prueba, utilizando tf.data.Dataset s.
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(7) Isomap , incrustaciones lineales locales , despliegue de varianza máxima y mapeo Sammon
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