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第757章 流形学习（第3页）

但主成分分析法只相当于找到投影距离最小的意义下的最佳线性映射，而现实中却没有那么多简单的线性问题。

确实有点饿了。

“换句话说，具有高维数的外部信息必定潜在于一个低维空间中的非线性流形结构上……”

姚梦娜看了看纸上的一个名词和三句话，也知道常浩南大概是没什么思路，干脆站起身道：

“要不先去吃个饭？”

倒是旁边的小超市，来来往往的人流量不少。

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不过，这个思路却是可以被借鉴的。

也就是一维数据。

显然，这并不能被算作是“完整且可行”的思路。

要想在数学上描述这种一组数据对应多个含义的现象，就需要将一组数据在不同的维度上进行展开。

……

直到一阵来自腹部的叫声把它从深思中吵醒。

而如果想要让计算机处理这些高维数据……

“你说得对。”

更何况数学这种东西，光靠俺寻思是寻思不出个一二三的。

“这个么……”

“在封装步骤之前，专门找个人在流水线旁边看着不就行了么？”

常浩南从旁边扯过一张纸，在纸的最中间写下了两个字。

“那个……”

姚梦娜猜测道：

小学和中学时候做的应用题，大体上就是这样。

没有反应。

姚梦娜的反应稍微慢了一点，刚想起身，又意识到还没结账，只好掏出钱包，无奈地走向收银台。

几分钟之后，当朱雅丹都快要吃完面前盘子里的炒面时，常浩南突然开口道：

2、消除，或者至少降低隐藏在原始高维数据中的噪声。