原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征…

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗…

主要内容: 解决MDP问题的算法: 离散化: 模型MDP的同化型: (model/similator) 拟合值迭代算法: Q函数: 近似政策迭代: 笔记转自:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8252969 连续状态的MDP 之前我们的状态都是离散的,如果状态是连续的,下面将用一个例子来予以说明,这个例子就是inverted pendulum问题 也就是一个铁轨小车上有一个长杆,要用计算机来让它保持平衡(其实就是我们平时玩杆子,放在手…

一个特性:低维(特征少)转向高维的过程中,样本会变的稀疏(可以有两种理解方式:1.样本数目不变,样本彼此之间距离增大.2.样本密度不变,所需的样本数目指数倍增长). 高维度带来的影响: 1.变得可分. 由于变得稀疏,之前低维不可分的,在合适的高维度下可以找到一个可分的超平面. 2.过拟合风险. 过高维度会带来过拟合的风险(会学习到数据集中的特例或异常,对现实测试数据效果较差).增加维度的线性模型等效于低维空间里较复杂的非线性分类器. 3.需要更多训练数据.我们需要更多的训练数据进行参数估计. 4…

主成分分析 PCA 协方差矩阵 假设我们有 \[ X = \begin{pmatrix}X_1\\X_2\\\vdots\\X_m\end{pmatrix}\in\mathbb{R}^{m\times n} \] 那么协方差矩阵 \[ C_x= \dfrac{1}{n-1}XX^T = \dfrac{1}{n-1}\begin{pmatrix}X_1X_1^T & X_1X_2^T & \cdots & X_1X_m^T\\X_2X_1^T & X_2X_2^T&\…

维数灾难 给定如下分类问题: 其中x6和x7表示横轴和竖轴(即两个measurements),怎么分? 方法一(simple): 把整个图分成:16个格,当给定一个新的点的时候,就数他所在的格子中,哪种颜色的点最多,最多的点就是最有可能的. 如图: 显然,这种方法是有缺陷的: 例子给出的是2维的,那么3维的话,就是一个立体的空间,如下图所示: 因为我们生活在3维的世界里,所以我们很容易接受3维.比如,我们考虑一个在D维环境下,半径为1和半径为1-的球体的容积之差: 他们的差即为: volume…

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...…

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律…

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript…

Curse of Dimensionality Curse of Dimensionality refers to non-intuitive properties of data observed when working in high-dimensional space *, specifically related to usability and interpretation of distances and volumes. This is one of my favourite t…