reconstruct for kernel PCA
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da src/kpca.jl intorno alla riga 61 e segui l’implementazione della ricostruzione di kernel PCA con reconstruct. Confronta il suo approccio con la discussione sulla ricostruzione nel paper collegato, quindi stabilisci se il metodo ha una fonte documentata o necessita di una correzione; il lavoro è completato quando è disponibile una provenienza chiara o una descrizione ben supportata della discrepanza.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Where the idea for code for kernel PCA reconstruct in MultivariateStats.jlhttps://github.com/JuliaStats/MultivariateStats.jl/blob/30aea0c2832f5a0a0574641433774eecc57aba92/src/kpca.jl#L61 is taken from? I've found some papers that state that reconstruction in kernel PCA is quite difficult and suggest solving it as an optimization problem: https://arxiv.org/pdf/1207.3538.pdf which is not what MultivariateStats.jl does.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 387
- Fork
- 83
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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