문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 위상 데이터분석 (문단 편집) == 미분다양체를 사용한 데이터 분석 == 이 분야는 다양체 학습 (Manifold learning)이라고 한다. 기계학습 학계에서는 Isomap, t-SNE, UMAP과 같은 (비선형적) 차원축소 알고리즘을 연구하는 분야라는 오해가 있지만, Niyogi-Smale-Weinberger의 논문과 Aamari et al.의 Estimating the Reach, Fefferman et al.의 Testing the manifold hypothesis, 그리고 Scoccola and Perea의 계산적 벡터번들 연구 등을 생각하면 다양체 학습 분야는 수학적 근본에 충실한 양상을 띄는 연구가 활발히 진행되고 있다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기