機器學習Machine Learning：特徵選擇Feature Selection 與 數據降維Dimension Reduction的區別？
爲什麼會有降維和特徵選擇？？？ 我們知道機器學習的終極目標就是爲了預測，當然預測前我們要對數據進行訓練。通常我們不會拿原始數據來訓練，爲什麼呢？可能有些人覺得原始信息（original data）包含了樣本最豐富的信息，沒有經過任何處理的raw data能最完整表達樣本，這個觀點沒有錯。但是用raw data來直接訓練的話，有一個問題就是我們設計的分類器在訓練集上會得到很好的performance
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