次元の呪い (curse of dimensionality)† データが高次元になると汎化誤差が向上しなくなる現象．主な原因は次の二つ： 次元数の増加に伴ってモデルが複雑になり，有限のサンプル数では適切な学習ができなくなる 球面集中現象により，次元の増加に伴って，いろいろなデータ間の距離が互いに等しくなっていく このような場合には，特徴選択や次元削減によって次元数を減らす． -- しましま ↑
次元の呪い - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
次元の呪い (curse of dimensionality)† データが高次元になると汎化誤差が向上しなくなる現象．主な原因は次の二つ： 次元数の増加に伴ってモデルが複雑になり，有限のサンプル数では適切な学習ができなくなる 球面集中現象により，次元の増加に伴って，いろいろなデータ間の距離が互いに等しくなっていく このような場合には，特徴選択や次元削減によって次元数を減らす． -- しましま ↑
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