Pytorch PCA

Contents:

  • Installation
  • How to use
  • Gradient backward pass
  • Pytorch PCA API
    • PCA
      • PCA.components_
      • PCA.explained_variance_
      • PCA.explained_variance_ratio_
      • PCA.mean_
      • PCA.n_components_
      • PCA.n_features_in_
      • PCA.n_samples_
      • PCA.noise_variance_
      • PCA.singular_values_
      • PCA.whiten
      • PCA.svd_solver_
      • PCA.fit_transform()
      • PCA.fit()
      • PCA.transform()
      • PCA.inverse_transform()
      • PCA.get_covariance()
      • PCA.get_exp_variance_diff()
      • PCA.get_precision()
      • PCA.score_samples()
      • PCA.score()
      • PCA.to()
  • Contributing
  • License
Pytorch PCA
  • Index
  • Edit on GitHub

Index

C | E | F | G | I | M | N | P | S | T | W

C

  • components_ (PCA attribute)

E

  • explained_variance_ (PCA attribute)
  • explained_variance_ratio_ (PCA attribute)

F

  • fit() (PCA method)
  • fit_transform() (PCA method)

G

  • get_covariance() (PCA method)
  • get_exp_variance_diff() (PCA method)
  • get_precision() (PCA method)

I

  • inverse_transform() (PCA method)

M

  • mean_ (PCA attribute)
  • module
    • torch_pca.pca_main

N

  • n_components_ (PCA attribute)
  • n_features_in_ (PCA attribute)
  • n_samples_ (PCA attribute)
  • noise_variance_ (PCA attribute)

P

  • PCA (class in torch_pca.pca_main)

S

  • score() (PCA method)
  • score_samples() (PCA method)
  • singular_values_ (PCA attribute)
  • svd_solver_ (PCA attribute)

T

  • to() (PCA method)
  • torch_pca.pca_main
    • module
  • transform() (PCA method)

W

  • whiten (PCA attribute)

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