状态压缩技巧:动态规划的降维打击 7月14日 【今日算法】

我们号之前写过十几篇动态规划文章,可以说动态规划技巧对于算法效率的提升非常可观,一般来说都能把指数级和阶乘级时间复杂度的算法优化成 O(N^2),堪称算法界的二向箔,把各路魑魅魍魉统统打成二次元。 但是,动态规划本身也是可以进行阶段性优化的,比如说我们常听说的「状态压缩」技巧,就能够把很多动态规划解...

PCA等降维算法真的能提升分类任务的性能吗?

       对于深度学习中的图像处理任务来说,很多研究人员都会用到降维处理技术,比如主成分分析(PCA)、稀疏自动编码器(SAE)、随机邻近嵌入(SNE)等,每种降维方法都有各自的侧重点,根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在图像处理任务中,使用降维技术的...

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还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)

假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集...

[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像

0 前言 本文主要讲述以下几点:        1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词);        2.调用scikit-learn中的K-means进行文本...

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