UMAP 論文を読む - Qiitaこの記事は 機械学習の数理 Advent Calendar 2018 の 11 日目のための記事です. 間に合いましたか? この記事について McInnes らによる "Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)" を読み, その解説を試みます. UMAP は t-SNE のようにデータの次元削減とその可視化を提供する手法です. t-SNE よりも可視化の結果がより良く見える (同じクラスタはよりまとまっている) ことや, データを fuzzy topology というこれまで使われてこなかったけど数学的裏付けがあってイケてる方法で表現したぜ！ と言ってる点が目を引き, 読んでみようと思ったのですが, 圏論の言葉で書かれており読むのに苦労していたら12月になっていました. 機械学習界隈で圏論に馴染みがあることを仮定するのは無理が
