ntumlta / 2017fall-ml-hw6

Unsupervised Learning & Dimension Reduction

Unsupervised learning & dimension reduction

Report

Part A: PCA of colored faces

• 作業要求:

(.5%) 請畫出所有臉的平均。

(.5%) 請畫出前四個 Eigenfaces，也就是對應到前四大 Eigenvalues 的 Eigenvectors。

(.5%) 請從數據集中挑出任意四個圖片，並用前四大 Eigenfaces 進行 reconstruction，並畫出結果。

(.5%) 請寫出前四大 Eigenfaces 各自所佔的比重 (explained variance ratio)，請四捨五入到小數點後一位。

Part B: Visualization of Chinese word embedding

• 作業要求:

(.5%) 請說明你用哪一個 word2vec 套件，並針對你有調整的參數說明那個參數的意義。

(.5%) 請在 Report 上放上你 visualization 的結果。

(.5%) 請討論你從 visualization 的結果觀察到什麼。

Part C: Image clustering

• 作業要求:

(.5%) 請比較至少兩種不同的 feature extraction 及其結果。

(.5%) 請根據自己 model 的預測的 label，在平面上視覺化 label 的分佈並放在 Report 上。

(.5%) 請根據公佈的 label，在平面上視覺化 label 的分佈並放在 Report 上，接著比較和自己預測的 label 之間有何不同？

(正確 label 將在 Kaggle deadline 之後公布在 Kaggle 上)