次元の呪いについて - Qiita
この記事について 以下の観点から高次元空間の性質についてまとめます。 次元数と最近傍・最遠傍との距離の関係 データ数と最近傍・最遠傍との距離の関係 人工データと実データの比較 はじめに 機械学習を使って何らかのタスクを解く上で、データの次元数は常に気にする必要があります。なぜなら、機械学習で扱う多くの問題はデータの次元数が大きくなるごとに難易度が跳ね上がるからです。 「次元の呪い」とも呼ばれるこの問題の原因は、高次元空間の性質にあると言われています。 データの次元数を大きくすると、私達の直感に反する興味深い挙動が確認できます。今回は、高次元空間の性質を簡単な数値実験で調べてみました。 次元の呪いとは データの次元数が高次元になると、データが空間の外側に集中して分布する現象です。 高次元空間の直感的な理解のためには下記が参考になると思います。 次元の呪い、あるいは「サクサクメロンパン問題」
次元の呪い、あるいは「サクサクメロンパン問題」 - 蛍光ペンの交差点
超球の体積、すなわち多次元空間における球は、一般的に私たちが観測する３次元の球体の体積とは遥かに異質な性質を示すらしい。 機械学習の有名な教科書によれば、 Our geometrical intuitions, formed through a life spent in a space of three dimensions, can fail badly when we consider spaces of higher dimensionality. 拙訳： 我々の幾何学に関する直観は、３次元空間の中で過ごした人生の中で形成されたものだが、高次元空間を考えるときには、まるで役立たないことがある。 ("パターン認識と機械学習 上", 原書, p.36) ... in spaces of high dimensionality, most of the volume of a spher
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - yoyoyo-yo/Gasyori100knock: image processing codes to understand algorithm
