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• 流形学习方法

  发布于 2023 年 6 月 9 日

  这里介绍了一些基于流形学习的降维方法，包括 MDS、LLE、NPE、ISOMAP、LE 等。它们都有一个隐含假设——数据样本来自一个嵌入在高维欧氏空间中的低维流形。

• 流形约束框架下的 LapSVR 和 LapESVR

  发布于 2023 年 6 月 30 日 |  at 16:18

  本文介绍了 RKHS（再生核希尔伯特空间）下的流形约束框架，以及基于流形约束框架的三个模型：拉普拉斯支持向量回归（LapSVR）和嵌入图拉普拉斯矩阵的支持向量回归（LapESVR）。LapESVR 和 LapSVR 相比更高效，且得到的核片段（kernel section）系数有稀疏的特性。