curse of dimensionality维数灾难
或者翻译成维度的咒语，这个咒语出现在很多方面： sampling采样 如果数据是低维的，所需的采样点相对就比较少；如果数据是高维的，所需的采样点就会指数级增加，而实现中面对高维问题时往往无法获得如此多的样本点（即使获得了也无法处理这么庞大数据量），样本少不具有代表性自然不能获得正确 ...
原文：维数约减--Dimensionality Reduction
目录 维数约减 Dimensionality Reduction 数据压缩 data compression 可视化数据 data visualization 主成分分析法 Principal Component Analysis PCA PCA算法实现 重构 将压缩过的数据还原 Reconstruction 确定k值 PCA应用中的几点建议 维数约减 Dimensionality Reduct ...
2017-07-17 16:00 1 1634 推荐指数：
相关推荐
Barrett约减
基本概念及证明 Barrett约减是一种高效计算\(r = z \mod q\)的约减方法，它基于一种低成本的求商运算，估算出一个近似于\(q = \lfloor z/p \rfloor\)的值\(\hat{q}\)，这样使得\(z-\hat{q}p=r+np\)，其中\(n\)是一个很小的数 ...
第八章——降维（Dimensionality Reduction）
机器学习问题可能包含成百上千的特征。特征数量过多，不仅使得训练很耗时，而且难以找到解决方案。这一问题被称为维数灾难（curse of dimensionality）。为简化问题，加速训练，就需要降维了。 降维会丢失一些信息（比如将图片压缩成jpeg格式会降低质量），所以尽管会提速，但可能使模型 ...
高维数据降维 国家自然科学基金项目 2009-2013 NSFC Dimensionality Reduction
2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 ...
Stanford机器学习笔记-10. 降维(Dimensionality Reduction)
10. Dimensionality Reduction Content 10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 10.1.1 Motivation one: Data Compression ...
单细胞数据高级分析之初步降维和聚类 | Dimensionality reduction | Clustering
个人的一些碎碎念： 聚类，直觉就能想到kmeans聚类，另外还有一个hierarchical clustering，但是单细胞里面都用得不多，为什么？印象中只有一个scoring model是用km ...
论文解读（LLE）《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding》以及论文通俗解释
论文题目：《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding 》 发表时间：Science 2000 论文地址：Download tips：原论文：一篇report ，解释的不够清楚，博主查阅众多资料 ...
维数定理的证明
...