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How to Use t-SNE Effectively. Contribute to distillpub/post--misread-tsne development by creating an account on GitHub.

由 M Wattenberg 著作 · 2016 · 被引用 942 次 — A popular method for exploring high-dimensional data is something called t-SNE, introduced by van der Maaten and Hinton in 2008 [1] .

2019年1月14日 — t-SNE是研究高维数据的一种流行方法，它是由van der Maaten和Hinton在2008年提出。这种技术已经在机器学习领域得到了广泛应用，因为它具有一种近乎神奇的 ...

2024年2月11日 — t-SNE, or t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, is a statistical method for visualizing high-dimensional data by reducing it to lower- dimensional ...

2020年4月13日 — t-SNE is a great tool to understand high-dimensional datasets. It might be less useful when you want to perform dimensionality reduction for ML training.

2022年5月18日 — t-SNE是一种机器学习领域用的比较多的经典降维方法，通常主要是为了将高维数据降维到二维或三维以用于可视化。 PCA 固然能够满足可视化的要求，但是人们 ...

As shown below, t-SNE for higher perplexities finds meaningful topology of two concentric circles, however the size and the distance of the circles varies ...

更多细节， “如何有效地使用t-SNE” https://distill.pub/2016/misread-tsne/提供了一个很好的关于各种参数的影响的讨论，以及互动的情节。 circles, perplexity=5 in ...

tSNE 非線性降維, 用在非監督問題類類型中, 流形還原的意義是將高維度上相近的點，對應到低維度上相近的點，盡量保持資料點之間的遠近關係，沒有資料點的地⽅，就不列列入考量 ...

2019年6月4日 — t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-隨機鄰近嵌入法）是一種非線性的機器學習降維方法，由Laurens van der Maaten 和Geoffrey Hinton 於 ...