盒馬嘮機器學習之降維算法

        機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種映射方法，將原高維空間中的數據點映射到低維度的空間中從而去降低後續算法的計算量。降維的本質是學習一個映射函數 f : x->y，其中x是原始數據點的表達，目前最多使用向量表達形式。 y是數據點映射後的低維向量表達，通常y的維度小於x的維度（當然提高維度也是可以的）。f可能是顯式的或隱式的、線性的或非線性的。         就目前大部分降維算法

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