或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低維的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高維的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高維問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無法處理這么龐大數據量),樣本少不具有代表性自然不能獲得正確 ...
一個特性:低維 特征少 轉向高維的過程中,樣本會變的稀疏 可以有兩種理解方式: .樣本數目不變,樣本彼此之間距離增大。 .樣本密度不變,所需的樣本數目指數倍增長 。 高維度帶來的影響: .變得可分。 由於變得稀疏,之前低維不可分的,在合適的高維度下可以找到一個可分的超平面。 .過擬合風險。 過高維度會帶來過擬合的風險 會學習到數據集中的特例或異常,對現實測試數據效果較差 。增加維度的線性模型等效於 ...
2018-05-12 17:58 0 1131 推薦指數:
或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低維的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高維的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高維問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無法處理這么龐大數據量),樣本少不具有代表性自然不能獲得正確 ...
一、前言 博主最近在學習機器學習的PCA降維算法的時候,對於維度災難和特征稀疏有了新的認識。這篇文章主要講解什么是維度災難,並從幾何的角度來對其進行形象的解釋。 二、維度災難的概念 維度災難(Curse of Dimensionality),什么是維度呢?在機器學習的表示中 ...
降維 在很多機器學習問題中,訓練集中的每條數據經常伴隨着上千、甚至上萬個特征。要處理這所有的特征的話,不僅會讓訓練非常緩慢,還會極大增加搜尋良好解決方案的困難。這個問題就是我們常說的維度災難。 不過值得慶幸的是,在實際問題中,經常可以極大地減少特征的數目,將棘手的問題轉變為容易處理的問題 ...
http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor維度理解 Tensor在Tensorflow中是N維矩陣,所以涉及到Tensor的方法,也都是對矩陣的處理。由於是多維 ...
如何理解分形的維度? - 量子永生的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/19931652/answer/125609309 分形的維度和平時所說的維度不是一個概念,只要知道這點就可以了。 下面解釋下分形的維度,分形的維度可以為分數 ...
1、我們研究的問題就像一個黑盒子,看不到里面長啥樣 2、數據分析就是在探索黑盒子的過程 3、開一個洞還不夠,要從各個角度開洞 ...
最近剛看完推薦書單中的一本書:《質量全面管控:從項目管理到容災測試》,其中最后一章講述的是災難恢復和容災測試相關的一些內容。 這篇博客,整理了有關災難恢復的一些知識點,以及從其他資料中整理的一些內容,僅供參考。。。 關於災難恢復 1、定義:災難發生后,將生產平台恢復到正常運行的能力 ...
事實表 在多維數據倉庫中,保存度量值的詳細值或事實的表稱為“事實表”。一個按照州、產品和月份划分的銷售量和銷售額存儲的事實表有5個列,概念上與下面的示例類似。 ...