à propos de #t-SNE cette introduction
et cette visualisation (déjà référencée, et qui m’a fait découvrir l’outil) :
►http://distill.pub/2016/misread-tsne
et mes propres expérimentations : tsne world
▻http://bl.ocks.org/Fil/b07d09162377827f1b3e266c43de6d2a
▻http://www.ericlanguenou.fr/recherche/classification-et-visualisation
▻http://www.ericlanguenou.fr/recherche/classification-et-visualisation/article/exploration-et-visualisation-de
Je travaille sur l’exploration et la visualisation de bibliothèques musicales au sein du du laboratoire lina, dans l’équipe DUKe, avec, entre autres, Pascale Kuntz et Nicolas Greffard.
Ces travaux ont été publiés à divers endroits :
SFC 2014
DI2014
Séminaire Cartomuse 2014
GT IHM 2013
Quelques vidéos sur ces travaux sont disponibles sur ma page vimeo (en acces privé, me demander le mot de passe si vous êtes interessé)
spherical som
archipel mai 2014
How to Use #t-SNE Effectively
►http://distill.pub/2016/misread-tsne
A popular method for exploring high-dimensional data is something called t-SNE, introduced by van der Maaten and Hinton in 2008. The technique has become widespread in the field of machine learning, since it has an almost magical ability to create compelling two-dimensonal “maps” from data with hundreds or even thousands of dimensions. Although impressive, these images can be tempting to misread. The purpose of this note is to prevent some common misreadings.
#algorithme de #classification #visualisation #machine_learning
l’algo de base se trouve ici ▻https://github.com/distillpub/post--misread-tsne/blob/master/assets/figures.js#L101