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数据降维与可视化

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陈陟原，澳大利亚国立大学信息技术学生。曾经作为百度的社交媒体实习生，现在在北京大学做国际暑期教学助理。我对人工智能非常感兴趣，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。这次公开课想要跟大家聊聊数据可视化，也是想要向各位多多请教学习。

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～

分享提纲

• 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

分享时间

北京时间 - 8 月 7 日周二 20:00

直播链接

https://club.leiphone.com/page/openclassdetail/526

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