機器學習理論筆記（4）

高緯度的局部方法 高維的數據相比於低緯度的來說，多了很多麻煩 。s首先，高維取樣中，同樣比例的鄰域往往需要邊長較長的取樣。爲了方便分析，我們假設是在p維單位超立方體中取樣。如圖，取一個佔整個單位體積比例爲 r r 的樣本，那麼取樣邊長就是 ep(r)=r1p e p ( r ) = r 1 p 那麼如果樣本空間維度是10，取樣大小佔總樣本的1%，那麼每一條邊的平均取樣邊長度就是 e10(0.01)

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