机器学习算法总结(十二)——流形学习（Manifold Learning）
1、什么是流形 流形学习的观点：认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲，一个流形好比是一个$d$维的空间，在一个$m$维的空间中$（m > ...
原文：机器学习之 manifold learning(流型学习)
.流型介绍 流形学习的观点：认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲，一个流形好比是一个d d维的空间，在一个m m维的空间中 amp xFF m amp gt d amp xFF gt m gt d 被扭曲之后的结果。 d m amp xFF m am ...
2019-08-15 14:47 0 752 推荐指数：
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