降維（一）維度災難與降維主要方法

降維 在很多機器學習問題中，訓練集中的每條數據經常伴隨着上千、甚至上萬個特徵。要處理這所有的特徵的話，不僅會讓訓練非常緩慢，還會極大增加搜尋良好解決方案的困難。這個問題就是我們常說的維度災難。 不過值得慶幸的是，在實際問題中，經常可以極大地減少特徵的數目，將棘手的問題轉變爲容易處理的問題。例如，以MNIST圖片數據集爲例：在圖片邊框附近的像素點基本都是白色，所以我們完全可以從訓練集中剔除掉這些像素

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