機器學習.周志華《10 降維與度量學習》

概述 理想假設：密採樣。但與現實不符。 K近鄰學習kNN： 一種常用的監督學習方法 特點：沒有顯式的訓練過程，屬於懶惰學習。（注：在訓練階段就對樣本進行學習處理的方法是急切學習。） 現實情況：高維情形下出現的數據樣本稀疏、距離計算困難等問題，稱爲維數災難。 緩解途徑2種：1）降維；2）特徵選擇。 降維，就是通過某種數學變換將原始高維屬性空間轉變爲一個低維子空間，在這個子空間中樣本密度大幅提高，距離

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