Einführung
Der Johnson-Lindenstrauss-Lemma ist ein mathematischer Satz, der besagt, dass jeder hochdimensionale Datensatz in einen euklidischen Raum niedriger Dimension zufällig projiziert werden kann, während die Verzerrung der paarweisen Distanzen kontrolliert wird. In diesem Lab werden wir die theoretischen Grenzen des Johnson-Lindenstrauss-Lemmas für die Einbettung mit zufälligen Projekten untersuchen und es empirisch mit Python scikit-learn validieren.
VM-Tipps
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.