UMAP(5)
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UMAP이 T-SNE와 다른점에 대한 글 리뷰
https://towardsdatascience.com/how-exactly-umap-works-13e3040e1668 How Exactly UMAP Works And why exactly it is better than tSNE towardsdatascience.com https://pair-code.github.io/understanding-umap/ Understanding UMAP UMAP is a new dimensionality reduction technique that offers increased speed and better preservation of global structure. pair-code.github.io 웬만하면 원문을 읽기를 추천 일단 글은 T-SNE을 비판하고 UMA..
2019.10.05 -
UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 3
https://data-newbie.tistory.com/171 UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 2 https://data-newbie.tistory.com/169 UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 1 저번에는 UMAP 실습 코드를 공유했는데, 이번에는 어떻게 작동하는지에 대해서, 공부해야 할.. data-newbie.tistory.com Finding a Low Dimensional Representation 그냥 사용만 하면 마음이 편한데, 알려고 하니 너무 어렵네요 예를 들면 통상적인 숫자 2 나 3에 퍼지의 사고방식을 도입하면 '..
2019.06.08 -
UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 2
https://data-newbie.tistory.com/169 UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 1 저번에는 UMAP 실습 코드를 공유했는데, 이번에는 어떻게 작동하는지에 대해서, 공부해야 할 필요성이 생겨서 글을 남기면서 공부하려고 한다. https://data-newbie.tistory.com/134?category=687142 UMAP (Unifor.. data-newbie.tistory.com 이번에는 실제 어떻게 적용이 되는지에 대한 내용이 있어서 확인을 해보려고 합니다. Adapting to Real World Data 앞에서는 설명된 접근 방식은 왜 근방 그래프 기반 접근 방식이 차원 축소를 수행할 때 매니..
2019.06.06 -
UMAP은 어떻게 작동할까? (Uniform Manifold Approximation and Projection) - 1
저번에는 UMAP 실습 코드를 공유했는데, 이번에는 어떻게 작동하는지에 대해서, 공부해야 할 필요성이 생겨서 글을 남기면서 공부하려고 한다. https://data-newbie.tistory.com/134?category=687142 UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 이것의 관심을 가진 이유는 원래 기본적인 T-SNE은 Visualization 용으로만 쓰는데, 실제로 이 패키지에서는 그 Embedding 한 것을 변수로 사용할 수 있다고 합니다. 그래서 train을 학습시켜서 그걸 다시 test에.. data-newbie.tistory.com https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/how_umap_wor..
2019.06.05 -
[ Python ] UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)
이것의 관심을 가진 이유는 원래 기본적인 T-SNE은 Visualization 용으로만 쓰는데, 실제로 이 패키지에서는 그 Embedding 한 것을 변수로 사용할 수 있다고 합니다. 그래서 train을 학습시켜서 그걸 다시 test에 transform 하는 식으로 변형도 가능하다고 해서, 일반적으로 우리가 알고 있는 T-SNE와는 달리, 저차원으로 잘 축소해서 사용할 수 있을 것 같아서 포스팅합니다.. https://arxiv.org/abs/1802.03426 https://github.com/lmcinnes/umap https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/parameters.html 제가 한번 해본건데요! 지금 이게 결국 feature로 쓸 수 있다면 KNN C..
2019.05.22