不降维可能过拟合。
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不建议先降维再拟合模型
将原样本x投影到各个主成分上，使在主成分方向投影的方差最大（从第一个开始每个都最大），且不同主成分之间不相关。
分解X（原样本）=B（基向量）W（权重）
损失函数：||X-BW||F （frobenius norm）
非线性降维。
目标 - 高维原样本x → 低维新样本y
定义xi与xj的相似度 - 以xi为中心的高斯分布的xj的概率密度
高斯核σ - 数据越密取值越小（可按局部数据空间密度变化）
定义yi与yj的相似度 - 柯西分布（学生t-分布，即tSNE的t）
定义yi的位置 - 以x与y分布的KL散度为损失函数
隐藏维度选取：根据数据
数据预处理：标准化；选重要数据；去掉过于稀疏的；可构建2、3折交叉
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C语言数组的升维与降维之说 C语言数组的升维 C语言数组的降维
“降维打击”出自中国最牛逼的科幻作家刘慈欣的《三体》中，原文是“降维攻击”，后来都用成“降维打击”。指的是...
降维
--------------- 大纲：为什么要用降维阅读·什么是降维阅读·一步阅读法·二步阅读法·三步阅读法·降维...
起初以为降维是一个很明显的跨度，比如三维的我们看二维的生物，他的一切行为几乎都一目了然。其实他的泛用性是可以扩展的...
本文标题：降维
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