第758章 流形学习

回到办公室的常浩南重新找到了刚才那张纸。

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不如先放松一下，换个思路。

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在近70年前，美国统计学家哈罗德·霍特林就已经提出过将高维数据进行降维的主成分分析法。

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不知不觉间，常浩南就在办公桌前枯坐到了快要吃午饭的时候。

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给方便面里面塞调料包和给飞机打铆钉，在数学模型上其实是差不多的。

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实际上，在常浩南重生之前，飞机设计和制造领域已经开始应用这方面的技术，他本人也接触过不少。

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他认为方差越大提供的信息越多反之提供的信息越少，于是通过原分量的线性组合构造方差大、含信息量多的若干主分量，再进行矩阵奇异值分解，实现数据维数的降低。

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没有灵感，说啥都没用。

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常浩南摇摇头否定道。

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这里算是个点餐制的小灶，价格比下面的大食堂贵一些，加上还要多上一层楼，因此来这里吃饭的人并不算多。

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常浩南不是那种死钻牛角尖的人。

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而生产方便面的企业，显然不太可能有多么高大上的设备和技术。

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在三个基本条件下方又写下了几行字。

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“生产方便面的企业，是怎么保证不漏装或者多装调料包的？”

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其核心目的是从海量数据库和大量繁杂信息中提取出有价值的知识，并进一步提高信息的利用率。

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餐桌周围又恢复了平静，只剩下偶尔发出的微弱咀嚼声。

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