Algorithme t-SNE et Théorie de l'information

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Différence entre Algorithme t-SNE et Théorie de l'information

Algorithme t-SNE vs. Théorie de l'information

Exemple de visualisation t-SNE. L' est une technique de réduction de dimension pour la visualisation de données développée par Geoffrey Hinton et Laurens van der Maaten et publiée en 2008. Il s'agit d'une méthode non linéaire permettant de représenter un ensemble de points d'un espace à grande dimension dans un espace de deux ou trois dimensions. La théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître.

Similitudes entre Algorithme t-SNE et Théorie de l'information

Algorithme t-SNE et Théorie de l'information ont une chose en commun (en Unionpédia): Loi de probabilité.

Loi de probabilité

400px En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard.

Algorithme t-SNE et Loi de probabilité · Loi de probabilité et Théorie de l'information · Voir plus »

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Comparaison entre Algorithme t-SNE et Théorie de l'information

Algorithme t-SNE a 10 relations, tout en Théorie de l'information a 88. Comme ils ont en commun 1, l'indice de Jaccard est 1.02% = 1 / (10 + 88).

Références

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