玻爾茲曼機

受限玻爾茲曼機（RBM）是一種用於降維、分類、迴歸、特徵學習、協同濾波、主題建模的算法。 註釋：1.在機器學習和統計學習領域，降維是指在某些特定條件下，降低隨機變量的個數，得到一組不相關主變量的過程。降維可分爲特徵選擇和特徵提取兩大方法：特徵選擇假定數據中包含大量冗餘或者無關變量（或稱特徵、屬性、指標等），旨在從原有變量找出主要變量。代表方法LASSO。特徵提取是將高位數據轉化爲低維數據的過程，在

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