《机器学习》（周志华）笔记之降维（一）
西瓜书第十章降维，以kNN开篇，旨在寻找样本点的“近邻”，但当维度过高且样本稀疏时，一种自然地解决思路就是“降维”。人们观测到的数据样本虽是高维的，但与学习任务紧密相关的也许仅是一个低维分布，即高维空间中的一个低维嵌入。 kNN： 1、不同的k 2、不同的距离计算方式 会导致分类结果有显著地不同 但其泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍。简单的模型也许会有更
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