2. Обучение без учителя

• 2.1. Гауссовские смеси моделей
  • 2.1.1. Гауссовская смесь
  • 2.1.2. Вариационный байесовский гауссовский смесь
• 2.2. Обучение многообразий
  • 2.2.1. Введение
  • 2.2.2. Isomap
  • 2.2.3. Локально линейное вложение
  • 2.2.4. Модифицированное Локально Линейное Вложение
  • 2.2.5. Отображение собственных значений гессиана
  • 2.2.6. Спектральное вложение
  • 2.2.7. Локальное выравнивание касательного пространства
  • 2.2.8. Многомерное шкалирование (MDS)
  • 2.2.9. Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE)
  • 2.2.10. Советы по практическому использованию
• 2.3. Кластеризация
  • 2.3.1. Обзор методов кластеризации
  • 2.3.2. K-средних
  • 2.3.3. Распространение сходства
  • 2.3.4. Mean Shift
  • 2.3.5. Спектральная кластеризация
  • 2.3.6. Иерархическая кластеризация
  • 2.3.7. DBSCAN
  • 2.3.8. HDBSCAN
  • 2.3.9. OPTICS
  • 2.3.10. BIRCH
  • 2.3.11. Оценка производительности кластеризации
• 2.4. Бикластеризация
  • 2.4.1. Спектральная совместная кластеризация
  • 2.4.2. Спектральная бикластеризация
  • 2.4.3. Оценка бикластеризации
• 2.5. Разложение сигналов на компоненты (проблемы матричной факторизации)
  • 2.5.1. Метод главных компонент (PCA)
  • 2.5.2. Анализ главных компонентов с ядром (kPCA)
  • 2.5.3. Усеченное сингулярное разложение и латентно-семантический анализ
  • 2.5.4. Словарное обучение
  • ) остаются привязанными к обучающему набору, который должен храниться для вывода.
  • 2.5.6. Анализ независимых компонент (ICA)
  • 2.5.7. Неотрицательное матричное разложение (NMF или NNMF)
  • 2.5.8. Латентное распределение Дирихле (LDA)
• 2.6. Оценка ковариации
  • 2.6.1. Эмпирическая ковариация
  • 2.6.2. Сжатая ковариация
  • 2.6.3. Разреженная обратная ковариация
  • 2.6.4. Робастная оценка ковариации
• 2.7. Обнаружение новизны и выбросов
  • 2.7.1. Обзор методов обнаружения выбросов
  • 2.7.2. Обнаружение новизны
  • 2.7.3. Обнаружение выбросов
  • 2.7.4. Обнаружение новизны с Local Outlier Factor
• 2.8. Оценка плотности
  • 2.8.1. Оценка плотности: Гистограммы
  • 2.8.2. Оценка плотности ядра
• 2.9. Модели нейронных сетей (без учителя)
  • 2.9.1. Ограниченные машины Больцмана