玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种用于降维、分类、回归、特征学习、协同滤波、主题建模的算法。 注释：1.在机器学习和统计学习领域，降维是指在某些特定条件下，降低随机变量的个数，得到一组不相关主变量的过程。降维可分为特征选择和特征提取两大方法：特征选择假定数据中包含大量冗余或者无关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有变量找出主要变量。代表方法LASSO。特征提取是将高位数据转化为低维数据的过程，在

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