降维

在机器学习领域，降维是一项至关重要的技术，它旨在减少数据集的属性数量，同时尽可能保留其关键信息。高维数据不仅会增加计算成本，还可能导致“维度灾难”，使模型性能下降。降维通过消除冗余特征和噪声，提升模型训练效率与泛化能力，并为数据可视化提供可能。 降维方法主要分为两大类：线性降维与非线性降维。线性方法假设数据存在于一个线性子空间，而非线性方法则能处理更复杂的流…

在人工智能的广阔领域中，无监督机器学习扮演着至关重要的角色。与有监督学习不同，无监督学习处理的是没有预先标注的数据。它的目标是探索数据内在的隐藏结构、模式或分布，而不是预测一个已知的输出。这使得它成为处理现实世界中大量未标记数据的强大工具。 无监督学习的核心魅力在于，它让数据自己“说话”，揭示我们未曾预料到的关联与洞见。 无监督学习主要解决两类核心问题：一是…