一个特性：低维（特征少）转向高维的过程中，样本会变的稀疏（可以有两种理解方式：1.样本数目不变，样本彼此之间距离增大。2.样本密度不变，所需的样本数目指数倍增长）。 高维度带来的影响： 1.变得可分。 由于变得稀疏，之前低维不可分的，在合适的高维度下可以找到一个可分的超平面。 2. ...

降维 在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维度灾难。 不过值得庆幸的是，在实际问题中，经常可以极大地减少特征的数目，将棘手的问题转变为容易处理的问题 ...

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵，所以涉及到Tensor的方法，也都是对矩阵的处理。由于是多维 ...

如何理解分形的维度？ - 量子永生的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/19931652/answer/125609309 分形的维度和平时所说的维度不是一个概念，只要知道这点就可以了。 下面解释下分形的维度，分形的维度可以为分数 ...

1、我们研究的问题就像一个黑盒子，看不到里面长啥样 2、数据分析就是在探索黑盒子的过程 3、开一个洞还不够，要从各个角度开洞 ...

最近刚看完推荐书单中的一本书：《质量全面管控：从项目管理到容灾测试》，其中最后一章讲述的是灾难恢复和容灾测试相关的一些内容。 这篇博客，整理了有关灾难恢复的一些知识点，以及从其他资料中整理的一些内容，仅供参考。。。 关于灾难恢复 1、定义：灾难发生后，将生产平台恢复到正常运行的能力 ...

事实表 在多维数据仓库中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列，概念上与下面的示例类似。 ...

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