Посмотрите, как более высокие измерения влияют на данные Введение Размерности набора данных — это количество функций/атрибутов/предикторов , которые его определяют. В типичной задаче машинного обучения мы помещаем информацию в модель, чтобы сделать прогноз и ввести эту информацию, мы обычно используем вектор с этими независимыми функциями. Таким образом, большее количество измерений означает большее количество данных, ведущих к лучшим результатам. Ура?? Вот где в игру вступает..

Это моя первая статья о среде. Здесь я дам краткий обзор того, что такое уменьшение размерности, зачем оно нам нужно и как это сделать. Что такое уменьшение размерности? Уменьшение размерности - это просто процесс уменьшения размерности вашего набора функций. Ваш набор функций может быть набором данных с сотней столбцов (то есть функциями) или массивом точек, составляющих большую сферу в трехмерном пространстве. Снижение размерности - это уменьшение количества столбцов до, скажем,..