无监督学习流形学习tSNE，监督学习和无监督学习？

无监督学习流形学习tSNE，监督学习和无监督学习？

近年来，机器学习技术及在各个领域的应用逐渐，而机器学习的研究主要两类监督学习和无监督学习。前者以正确答案为基础，实际训练数据集来学出个模型，最大限度地也可以对新的数据进行预测。而无监督学习则是以原始数据为基础，不依赖于正确答案，完全是是从对数据的分析和深处挖掘，来发现数据之间的关联和规律，进而基于数据的高效安全利用。

其中，无监督学习流形自学tSNE（t-networkedStochastic Neighbor Embedding）是一种基于条件概率图模型的非线性降维方法，它能将高维数据映射到低维空间，并可以保留原始数据的结构特征，最大限度地以至于数据可视化，最终达到要好地明白数据的外在关系，从而指导我们做出决定更好的决策。

首先，tSNE这个可以将高维数据降维到低维空间，进而也让数据可视化，最终达到更好地明白数据的内在的修养关系。tSNE可以将高维数据映射到低维空间，并保留原始数据的结构特征，最终达到使得数据可视化，从而好些地明白数据的外在关系，最终达到解决我们提出更好的决策。再者，tSNE也可以比较有效地减少数据集中在一起的噪声，另外可以不在低维空间中发现自己结构上的特征，最大限度地更容易突然发现数据的规律。

如果你是，tSNE是可以快速有效地降低数据聚集的噪声，另外可以不在低维空间中突然发现结构上的特征，进而更不容易才发现数据的规律。此外，tSNE还这个可以主要用于才发现数据分散的聚类，从而解决我们要好地解释数据集的结构特征。

之后，因此tSNE这个可以将高维数据降维到低维空间，并记录原始数据的结构特征，最终达到以至于数据可视化，使要好地再理解数据的外在关系，因此，tSNE在监督学习和无监督学习中都有重要的作用，可以帮我们好地表述和利用数据。

综上，tSNE是一种基于概率图模型的非线性降维方法，它也能将高维数据降维到低维空间，并剩余原始数据的结构特征，使以至于数据可视化，使更好地解释数据的内在的美关系，并且，tSNE在监督学习和无监督学习中都有重要的作用，可以解决我们好地解释和利用数据。