Fix typo (pca->rbf_pca), fixes #192
Aurélien Geron
parent
d9fbf7dd4c
commit
eefe262dca
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@ -31,9 +31,7 @@
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{
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||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# To support both python 2 and python 3\n",
|
||||
|
|
@ -77,9 +75,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"np.random.seed(4)\n",
|
||||
|
|
@ -120,9 +116,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X_centered = X - X.mean(axis=0)\n",
|
||||
|
|
@ -134,9 +128,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"m, n = X.shape\n",
|
||||
|
|
@ -157,9 +149,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"W2 = Vt.T[:, :2]\n",
|
||||
|
|
@ -169,9 +159,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X2D_using_svd = X2D"
|
||||
|
|
@ -194,9 +182,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.decomposition import PCA\n",
|
||||
|
|
@ -251,9 +237,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 12,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X3D_inv = pca.inverse_transform(X2D)"
|
||||
|
|
@ -301,9 +285,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X3D_inv_using_svd = X2D_using_svd.dot(Vt[:2, :])"
|
||||
|
|
@ -436,9 +418,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from matplotlib.patches import FancyArrowPatch\n",
|
||||
|
|
@ -466,9 +446,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 23,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"axes = [-1.8, 1.8, -1.3, 1.3, -1.0, 1.0]\n",
|
||||
|
|
@ -563,9 +541,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 26,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.datasets import make_swiss_roll\n",
|
||||
|
|
@ -785,9 +761,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 31,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from six.moves import urllib\n",
|
||||
|
|
@ -798,9 +772,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 32,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
|
||||
|
|
@ -814,9 +786,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 33,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"pca = PCA()\n",
|
||||
|
|
@ -837,9 +807,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 35,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"pca = PCA(n_components=0.95)\n",
|
||||
|
|
@ -867,9 +835,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 38,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"pca = PCA(n_components = 154)\n",
|
||||
|
|
@ -880,9 +846,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def plot_digits(instances, images_per_row=5, **options):\n",
|
||||
|
|
@ -921,9 +885,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 41,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X_reduced_pca = X_reduced"
|
||||
|
|
@ -956,9 +918,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 43,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X_recovered_inc_pca = inc_pca.inverse_transform(X_reduced)"
|
||||
|
|
@ -981,9 +941,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 45,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X_reduced_inc_pca = X_reduced"
|
||||
|
|
@ -1038,9 +996,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 48,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"filename = \"my_mnist.data\"\n",
|
||||
|
|
@ -1060,9 +1016,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 49,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"del X_mm"
|
||||
|
|
@ -1091,9 +1045,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 51,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"rnd_pca = PCA(n_components=154, svd_solver=\"randomized\", random_state=42)\n",
|
||||
|
|
@ -1221,9 +1173,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 55,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"X, t = make_swiss_roll(n_samples=1000, noise=0.2, random_state=42)"
|
||||
|
|
@ -1232,9 +1182,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 56,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.decomposition import KernelPCA\n",
|
||||
|
|
@ -1285,7 +1233,7 @@
|
|||
"source": [
|
||||
"plt.figure(figsize=(6, 5))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"X_inverse = pca.inverse_transform(X_reduced_rbf)\n",
|
||||
"X_inverse = rbf_pca.inverse_transform(X_reduced_rbf)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"ax = plt.subplot(111, projection='3d')\n",
|
||||
"ax.view_init(10, -70)\n",
|
||||
|
|
@ -2339,7 +2287,7 @@
|
|||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.5.2"
|
||||
"version": "3.6.4"
|
||||
},
|
||||
"nav_menu": {
|
||||
"height": "352px",
|
||||
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