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davijio

新虫 (小有名气)

[交流] 基于统计的降维还有搞头么? 已有4人参与

现在基于统计训练的特征降维方法(比如类似于LDA),就是找一堆训练数据然后基于某种算法训练一个降维矩阵, 在图像中还有搞头么? 想创新还容易么??
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davijio

新虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by ywj_huang at 2014-04-12 10:20:37
基于统计的降维可做的东东太多了,
经典的方法如:PCA, CCA和PLS等,
以及基于kernel的方法等。
最近主流的sparse方法,Lasso, ElasticNet 和SCAD等。

从可创新的角度呢?
7楼2014-04-12 15:07:27
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dean0514

铁杆木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
创新不仅仅是在方法上的创新,还有在领域里的创新,之前考虑过一个问题 就是因为没接触过降维的技术 所以暂时搁浅了 我们这个方向是做模糊数学的 这块涉及降维的看到的还不多 如果LZ哪天发了大作 一定参考 嘿嘿
2楼2014-04-11 17:16:13
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jiangbo587

木虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
非线性的流形学习降维似乎现在很难搞了。
3楼2014-04-12 10:14:44
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ywj_huang

木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
基于统计的降维可做的东东太多了,
经典的方法如:PCA, CCA和PLS等,
以及基于kernel的方法等。
最近主流的sparse方法,Lasso, ElasticNet 和SCAD等。
优质产品
4楼2014-04-12 10:20:37
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