数据降维与可视化 猿桌会 | 第53期
这次公开课将要和大家分享数据可视化和数据降维
开课时间:2018/08/07 20:00 预计时长:一个小时左右
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课程介绍

分享主题

数据降维与可视化

 

分享背景

子曰:比起文字人更爱看图片。相信大多数人都已经接触过数据可视化。Excel随便画一张表不就是了嘛。当然,这么说也没错。风口上猪都能吹得起来的当下,不搞点儿噱头怎么行?然而作为求真务实踏实肯干自强不息厚德载物的雷锋人,我们自然要稍微高大上一些。众所周知,二维数据可视化很容易,什么条形图饼状图这个图那个图,都是初中内容。那么三维数据呢?可能有些接触到音频产品的朋友会说瀑布图,很好。所以说,N维数据呢?物理学告诉我们,低维空间只能观察到高维空间在本维度的投影。这个这个这个,为了看张表把宇宙维度改变一下也有些忒奢侈了。既然我们本身的维度变不高,那么就只能想办法把数据的维度降低了。

所以,首先,我会给大家几个关于高维度数据的实例并展示高纬度空间的模型,从而引出维数灾难,阐述降维的重要性。随后我将给大家介绍常用的线性与非线性降维方法,他们的基本概念以及优点缺点。希望能对大家有所帮助~

 

分享大纲

  • 高维数据实例&高纬度空间模型
  • 维数灾难&降维为什么如此重要
  • 常用的线性和非线性降维方法

 

分享嘉宾

陈陟原,澳大利亚国立大学信息技术学生。现在在北京大学做国际暑期教学助理。之前加入雷锋字幕组翻译过CS231n斯坦福李飞飞计算机视觉课程和CS224n自然语言处理。

 

分享时间

8月7日(周二)晚8点

 

课程须知
  • 本次公开课将于8月7日周二晚8点准时开始,请大家提前10分钟进入直播间
  • 开课后两个工作日左右会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
  • 欢迎大家多多向嘉宾提问

授课教师

澳大利亚国立大学
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