2. التعليم الغير خاضع للإشراف

• 2.1. نماذج خليط غاوسي
  • 2.1.1. خليط غاوسي
  • 2.1.2. خليط غاوسي بايزي المتغير
• 2.2. تعلم المشعبات
  • 2.2.1. مقدمة
  • 2.2.2. Isomap
  • 2.2.3. Locally Linear Embedding (التضمين الخطي المحلي)
  • 2.2.4. Modified Locally Linear Embedding (التضمين الخطي المحلي المعدل)
  • 2.2.5. Hessian Eigenmapping (تعيين Eigen Hessian)
  • 2.2.6. Spectral Embedding (التضمين الطيفي)
  • 2.2.7. Local Tangent Space Alignment (محاذاة فضاء المماس المحلي)
  • 2.2.8. Multi-dimensional Scaling (MDS) (التحجيم متعدد الأبعاد)
  • 2.2.9. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) (التضمين العشوائي للجار الموزع على t)
  • 2.2.10. نصائح حول الاستخدام العملي
  • 2.2.11. مقدمة
  • 2.2.12. Isomap
  • 2.2.13. التضمين الخطي المحلي
  • 2.2.14. التضمين الخطي المحلي المعدل
  • 2.2.15. رسم خرائط القيمة الذاتية للهيسية
  • 2.2.16. التضمين الطيفي
  • 2.2.17. محاذاة الفضاء المماس المحلي
  • 2.2.18. القياس متعدد الأبعاد (MDS)
  • 2.2.19. التضمين العشوائي للجيران (t-SNE)
  • 2.2.20. نصائح للاستخدام العملي
• 2.3. التجميع
  • 2.3.1. نظرة عامة على طرق التجميع
  • 2.3.2. K-means
  • 2.3.3. انتشار التقارب
  • 2.3.4. Mean Shift
  • 2.3.5. التجميع الطيفي
  • 2.3.6. التجميع الهرمي
  • 2.3.7. DBSCAN
  • 2.3.8. HDBSCAN
  • 2.3.9. OPTICS
  • 2.3.10. BIRCH
  • 2.3.11. تقييم أداء التجميع
• 2.4. التجميع الثنائي
  • 2.4.1. التجميع المشترك الطيفي
  • 2.4.2. التجميع الثنائي الطيفي
  • 2.4.3. تقييم التجميع الثنائي
• 2.5. تحليل الإشارات إلى مكونات (مشاكل تحليل المصفوفات)
  • 2.5.1. تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
  • 2.5.2. تحليل المكونات الرئيسية للنواة (kPCA)
  • 2.5.3. تحليل القيمة الفردية المقطوع والتحليل الدلالي الكامن
  • 2.5.4. تعلم القاموس
  • 2.5.5. تحليل العوامل
  • 2.5.6. تحليل المكونات المستقلة (ICA)
  • 2.5.7. تحليل المصفوفة غير السالبة (NMF أو NNMF)
  • 2.5.8. تخصيص ديريتشليت الكامن (LDA)
• 2.6. تقدير التباين المشترك
  • 2.6.1. التباين المشترك التجريبي
  • 2.6.2. التباين المشترك المنكمش
  • 2.6.3. التباين المشترك العكسي المتناثر
  • 2.6.4. تقدير التباين المشترك القوي
• 2.7. كشف القيم الغريبة والقيم المتطرفة
  • 2.7.1. نظرة عامة على أساليب كشف القيم المتطرفة
  • 2.7.2. كشف القيم الغريبة
  • 2.7.3. كشف القيم المتطرفة
  • 2.7.4. كشف القيم الغريبة باستخدام مُعامل القيم المتطرفة المحلي
• 2.8. تقدير الكثافة
  • 2.8.1. تقدير الكثافة: الرسوم البيانية
  • 2.8.2. تقدير كثافة النواة
• 2.9. نماذج الشبكة العصبية (غير خاضعة للإشراف)
  • 2.9.1. آلات بولتزمان المُقيّدة