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t-SNE与UMAP降维参数优化及结果评估

共计 30 章节
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01
降维简介
为什么需要降维？t-SNE与UMAP…
降维简介t-SNE
02
t-SNE原理
SNE · 对称SNE · t分布
t-SNE原理
03
t-SNE核心参数
perplexity
t-SNE核心参数
04
t-SNE核心参数
learning_rate
t-SNE核心参数
05
t-SNE核心参数
n_iter
t-SNE核心参数
06
t-SNE核心参数
early_exaggeration
t-SNE核心参数
07
t-SNE核心参数
min_grad_norm
t-SNE核心参数
08
t-SNE核心参数
init
t-SNE核心参数
09
t-SNE参数调优策略
perplexity的影响与选择
t-SNE参数调优策略
10
t-SNE参数调优实践
不同数据集下的调参经验
t-SNE参数调优实践
11
t-SNE的局限性
全局结构 · 簇大小失真 · 随机性
t-SNE的局限性
12
UMAP原理
流形学习 · 模糊拓扑 · 图嵌入
UMAP原理
13
UMAP核心参数
n_neighbors
UMAP核心参数
14
UMAP核心参数
min_dist
UMAP核心参数
15
UMAP核心参数
n_components
UMAP核心参数
16
UMAP核心参数
metric
UMAP核心参数
17
UMAP核心参数
spread
UMAP核心参数
18
UMAP核心参数
local_connectivity
UMAP核心参数
19
UMAP参数调优策略
n_neighbors与min_di…
UMAP参数调优策略
20
UMAP参数调优实践
高维数据vs低维数据
UMAP参数调优实践
21
UMAP的加速与大数据处理
umap-learn的优化
UMAP的加速
22
t-SNE vs UMAP
速度 · 结构保持 · 可复现性对比
t-SNEvs
23
嵌入可视化
如何选择合适的投影维度
嵌入可视化如何选择合适的投…
24
随机种子与结果可复现性
固定random_state
随机种子结果可复现性
25
预处理对降维的影响
标准化 · PCA降维 · 异常值处理
预处理对降维的影…标准化
26
多视角降维
同时使用t-SNE和UMAP的集成方…
多视角降维t-SNE
27
超参数搜索
网格搜索与贝叶斯优化
超参数搜索网格搜索
28
实际案例分析
单细胞RNA-seq数据降维
实际案例分析RNA-seq
29
实际案例分析
图像特征降维与可视化
实际案例分析图像特征降维
30
常见错误与解决方案
内存爆炸 · nan值 · 不收敛
常见错误解决方案