特徵工程(六): 非線性特徵提取和模型堆疊

向AI轉型的程序員都關注了這個號👇👇👇 機器學習AI算法工程  公衆號： datayx 當在數據一個線性子空間像扁平餅時 PCA 是非常有用的。但是如果數據形成更復雜的形狀呢？一個平面（線性子空間）可以推廣到一個 流形 （非線性子空間），它可以被認爲是一個被各種拉伸和滾動的表面。 如果線性子空間是平的紙張，那麼捲起的紙張就是非線性流形的例子。你也可以叫它瑞士捲。（見圖 7-1），一旦滾動，二

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