第758章 流形学习

现实中收集到的信息，在多数情况下，本身就是已经展开过的高维数据。

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虽然她觉得在两位博士面前有点班门弄斧，但最后还是没忍住：

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尽管仍然没有给出完整的思路，但是，他至少已经把三个抽象的基本条件解析成为了一个具体的数学问题。

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3、提取到高质量的数据特征，提升后续的数据表示和分类任务的效果。

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“你们说……”

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朱雅丹满脑袋问号地抬起头，但看着常浩南思考的样子，很有自知之明地没有打扰。

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再假设x中的数据样本来自于或近似来自于低维嵌入空间中的数据y={y1，y2，…，yn}rd。

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寻找一个从高维观测空间到低维嵌入空间的映射关系，使得yi=（xi），以及一个一对一的重构映射关系-1，使得xi=-1（yi）。

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“调料包大概占整包方便面重量的10%左右，如果少放或者多放，那应该很容易检测出来。”

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而对于稍复杂一些的情况来说，要完全描述一个含义，往往需要一组数据。

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而系统，则首先需要构建出一个完整且可行的思路出来。

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“人类的大脑能够通过某种办法解析高维数据，从而获取对外部世界的感知。”

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实际生活中面临的，其实大多数也是这种问题。

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1、对原始高维数据进行压缩，降低原始高维数据的维度，进而节省存储空间，同时也降低高维数据的计算复杂度。

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十五分钟后，三人（连同朱雅丹）已经围坐在了食堂二层的一个圆桌旁边。

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