机器学习Machine Learning：特征选择Feature Selection 与 数据降维Dimension Reduction的区别？
为什么会有降维和特征选择？？？ 我们知道机器学习的终极目标就是为了预测，当然预测前我们要对数据进行训练。通常我们不会拿原始数据来训练，为什么呢？可能有些人觉得原始信息（original data）包含了样本最丰富的信息，没有经过任何处理的raw data能最完整表达样本，这个观点没有错。但是用raw data来直接训练的话，有一个问题就是我们设计的分类器在训练集上会得到很好的performance
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