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機器學習第十五章——降維
時間 2021-01-03
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一. 目標 我們很希望有足夠多的特徵(知識)來保準學習模型的訓練效果,尤其在圖像處理這類的任務中,高維特徵是在所難免的,但是,高維的特徵也有幾個如下不好的地方: 學習性能下降,知識越多,吸收知識(輸入),並且精通知識(學習)的速度就越慢。 過多的特徵難於分辨,你很難第一時間認識某個特徵代表的意義。 特徵冗餘,如下圖所示,釐米和英尺就是一對冗餘特徵,他們本身代表的意義是一樣的,並且能夠相互轉換。 我
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