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維度災(zāi)難，Curse of Dimensionality 是什么意思

來(lái)源：整理 時(shí)間：2024-12-28 22:23:41 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

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1，Curse of Dimensionality 是什么意思

維數(shù)災(zāi).電力系統(tǒng)問(wèn)題,用動(dòng)態(tài)規(guī)劃\負(fù)荷分配來(lái)解決
應(yīng)該是緯度詛咒的意思
你好！維數(shù)災(zāi)難 或 維度困擾我的回答你還滿意嗎~~

Curse of Dimensionality 是什么意思

2，什么是維數(shù)災(zāi)

分都不給，我是學(xué)運(yùn)籌學(xué) 的,告訴你,在動(dòng)態(tài)規(guī)劃上就有維數(shù)災(zāi)難,還有就是時(shí)間和空間方面的,就是不告訴你
bu dong
可以參考一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的教科書(shū),大致的意思應(yīng)該是：對(duì)于高維數(shù)據(jù)，會(huì)存在歐式距離都差不多的情況（可以證明的），也就是所有點(diǎn)都差不多遠(yuǎn)近。這樣很多給予距離的算法都沒(méi)意義了。反正很深?yuàn)W,最好自己買(mǎi)書(shū)看!
是動(dòng)態(tài)規(guī)劃中如果用LINGO軟件求解時(shí)發(fā)現(xiàn)所設(shè)的變量有幾萬(wàn)至幾十萬(wàn)個(gè)，從而求解相當(dāng)麻煩，這時(shí)就產(chǎn)生了維數(shù)災(zāi)

什么是維數(shù)災(zāi)

3，不可巫師3開(kāi)局問(wèn)話最佳選擇巫師3問(wèn)話選什么巫

巫師3開(kāi)局問(wèn)話怎么回答都可以，不同的回答會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果，沒(méi)有最佳的選項(xiàng)?！段讕?：狂獵》是由CD Projekt RED制作，WB Games（北美地區(qū)）、Spike Chunsoft（日本地區(qū)）發(fā)行的一款角色扮演類游戲。游戲于2015年5月19日在Windows、Playstation 4、Xbox One平臺(tái)發(fā)行，2019年10月13日登錄Nintendo Switch平臺(tái)。游戲改編自小說(shuō)《獵魔人》系列，為《巫師》系列游戲作品的第三部，同時(shí)也是杰洛特冒險(xiǎn)的終曲。背景：游戲延承了《獵魔人》系列小說(shuō)的世界觀。在小說(shuō)故事發(fā)生前1500年前發(fā)生的一場(chǎng)災(zāi)難，不同的維度之間的世界發(fā)生了碰撞，世界直接被連接并互相滲透。這場(chǎng)災(zāi)難被稱為“天球交匯”，它讓很多來(lái)自各式各樣來(lái)自不同世界中的生物被困在這個(gè)世界中，例如，食尸鬼和血棘尸魔和高階吸血鬼，它們就是天球交匯所留下的殘物。這些生物帶有自己獨(dú)特的生態(tài)，是過(guò)去時(shí)代的遺種。根據(jù)精靈的傳說(shuō)，人類因?yàn)樽约褐暗氖澜绫粴纾瑏?lái)到了這個(gè)世界。
巫師3開(kāi)頭去到維吉瑪宮殿見(jiàn)恩希爾的時(shí)候會(huì)問(wèn)你幾個(gè)問(wèn)題，其實(shí)怎么回答都可以。只是要注意一點(diǎn)。就是有一條問(wèn)到雷索的問(wèn)題，如果你選了他已經(jīng)死了，那么他在后面的游戲里就不會(huì)出現(xiàn)。如果選他還存活，那么將在后面的某個(gè)支線任務(wù)遇到他。只有這一條有區(qū)別。別的怎么選都可以。
在襄陽(yáng)驛站選傳送綠蘿

不可巫師3開(kāi)局問(wèn)話最佳選擇巫師3問(wèn)話選什么巫

4，深度學(xué)習(xí)中的端到端是什么概念

端到端指的是輸入是原始數(shù)據(jù)，百輸出是最后的結(jié)果，非端到端的輸入端不是直接的原始數(shù)據(jù)，而是在原始數(shù)據(jù)中提取的特征，這一點(diǎn)在圖像問(wèn)題上尤為突出，因?yàn)閳D像像素?cái)?shù)度太多，數(shù)據(jù)維度高，會(huì)產(chǎn)生維度災(zāi)難，所以原來(lái)一個(gè)思路是手工提取圖像的一些關(guān)鍵特征，這實(shí)際就是就一個(gè)降維的過(guò)程。那么問(wèn)題來(lái)了，特征怎么提？特征提取的好壞異常關(guān)鍵，甚至問(wèn)比學(xué)習(xí)算法還重要，舉個(gè)例子，對(duì)一系列人的數(shù)據(jù)分類，分類結(jié)果是性別，如果你提取的特征是頭發(fā)的顏色，無(wú)論分類算法如何，答分類效果都不會(huì)好，如果你提取的特征是頭發(fā)的長(zhǎng)短，這個(gè)特征就會(huì)好很多，但是還是會(huì)有錯(cuò)誤，如果你提取了一個(gè)超強(qiáng)特征，比如染色體的數(shù)據(jù)，那你的分類基本就不會(huì)錯(cuò)內(nèi)了。這就意味著，特征需要足夠的經(jīng)驗(yàn)去設(shè)計(jì)，這在數(shù)據(jù)量越來(lái)越大的情況下也越來(lái)越困難。于是就出現(xiàn)了容端到端網(wǎng)絡(luò)，特征可以自己去學(xué)習(xí)，所以特征提取這一步也就融入到算法當(dāng)中，不需要人來(lái)干預(yù)了。
《智能問(wèn)答與深度學(xué)習(xí)》ChatoperaCEO王海良著，對(duì)學(xué)習(xí)智能問(wèn)答的朋友很有用！強(qiáng)烈推薦！
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測(cè)值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來(lái)表示，如每個(gè)像素強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別）。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

5，什么叫模擬前端哪位大俠知道

模數(shù)轉(zhuǎn)換前的電路，主要是小信號(hào)放大，均衡功能。
維數(shù)災(zāi)難（英語(yǔ)：curse of dimensionality，又名維度的詛咒）是一個(gè)最早由理查德·貝爾曼(richard e. bellman)在考慮動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)首次提出來(lái)的術(shù)語(yǔ)[1][2]，用來(lái)描述當(dāng)（數(shù)學(xué)）空間維度增加時(shí)，分析和組織高維空間（通常有成百上千維），因體積指數(shù)增加而遇到各種問(wèn)題場(chǎng)景。這樣的難題在低維空間中不會(huì)遇到，如物理空間通常只用三維來(lái)建模。 舉例來(lái)說(shuō)，100個(gè)平均分布的點(diǎn)能把一個(gè)單位區(qū)間以每個(gè)點(diǎn)距離不超過(guò)0.01采樣；而當(dāng)維度增加到10后，如果以相鄰點(diǎn)距離不超過(guò)0.01小方格采樣一單位超正方體，則需要1020 個(gè)采樣點(diǎn):所以，這個(gè)10維的超正方體也可以說(shuō)是比單位區(qū)間大1018倍。(這個(gè)是richard bellman所舉的例子) 在很多領(lǐng)域中，如采樣、組合數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘都有提及到這個(gè)名字的現(xiàn)象。這些問(wèn)題的共同特色是當(dāng)維數(shù)提高時(shí)，空間的體積提高太快，因而可用數(shù)據(jù)變得很稀疏。稀疏性對(duì)于任何要求有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的方法而言都是一個(gè)問(wèn)題，為了獲得在統(tǒng)計(jì)學(xué)上正確并且有可靠的結(jié)果，用來(lái)支撐這一結(jié)果所需要的數(shù)據(jù)量通常隨著維數(shù)的提高而呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。而且，在組織和搜索數(shù)據(jù)時(shí)也有賴于檢測(cè)對(duì)象區(qū)域，這些區(qū)域中的對(duì)象通過(guò)相似度屬性而形成分組。然而在高維空間中，所有的數(shù)據(jù)都很稀疏，從很多角度看都不相似，因而平常使用的數(shù)據(jù)組織策略變得極其低效。 “維數(shù)災(zāi)難”通常是用來(lái)作為不要處理高維數(shù)據(jù)的無(wú)力借口。然而，學(xué)術(shù)界一直都對(duì)其有興趣，而且在繼續(xù)研究。另一方面，也由于本征維度的存在，其概念是指任意低維數(shù)據(jù)空間可簡(jiǎn)單地通過(guò)增加空余（如復(fù)制）或隨機(jī)維將其轉(zhuǎn)換至更高維空間中，相反地，許多高維空間中的數(shù)據(jù)集也可削減至低維空間數(shù)據(jù)，而不必丟失重要信息。這一點(diǎn)也通過(guò)眾多降維方法的有效性反映出來(lái)，如應(yīng)用廣泛的主成分分析方法。針對(duì)距離函數(shù)和最近鄰搜索，當(dāng)前的研究也表明除非其中存在太多不相關(guān)的維度，帶有維數(shù)災(zāi)難特色的數(shù)據(jù)集依然可以處理，因?yàn)橄嚓P(guān)維度實(shí)際上可使得許多問(wèn)題（如聚類分析）變得更加容易。

6，數(shù)據(jù)降維特征值為負(fù)需要舍去數(shù)據(jù)嘛

經(jīng)過(guò)這幾天面試后，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維這一塊在工業(yè)界用的很多或者說(shuō)必不可少，因此，這方面需要重點(diǎn)關(guān)注。今天，我將數(shù)據(jù)降維總結(jié)于此，包括他人成果，這里對(duì)他們的內(nèi)容表示感謝。Method對(duì)數(shù)據(jù)降維作用有多個(gè)角度的理解。吳恩達(dá)在他的視頻中說(shuō)，降維是用于數(shù)據(jù)壓縮，降低噪聲，防止運(yùn)行太慢內(nèi)存太??；當(dāng)降到2或3維可以可視化操作，便于數(shù)據(jù)分析；不要將降維用于防止過(guò)擬合，容易去掉和標(biāo)簽有關(guān)的重要特征。但是數(shù)據(jù)為何需要壓縮，除了占用內(nèi)存以外還有沒(méi)有別的原因——“維度災(zāi)難”問(wèn)題：維度越高，你的數(shù)據(jù)在每個(gè)特征維度上的分布就越稀疏，這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本都是災(zāi)難性的。最后導(dǎo)致的可能是每個(gè)樣本都有自己的特征，無(wú)法形成區(qū)別是正例還是負(fù)例的統(tǒng)一特征。還有另外一個(gè)情況當(dāng)特征多于樣本量時(shí)，一些分類算法(SVM)是失效的，這與分類算法原理有關(guān)。數(shù)據(jù)降維方法:?線性降維方法:主成分分析(PCA)和判別分析方法(LDA)關(guān)于PCA的理解：1、PCA可以理解為高維數(shù)據(jù)投影到低維，并使得投影誤差最小。是一種無(wú)監(jiān)督將為方法。2、還可以理解為對(duì)坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)和平移(對(duì)應(yīng)著坐標(biāo)變換和去中心化)，從而使得n維空間能在n-1維分析，同時(shí)去掉方差小的特征(方差小，不確定度小，信息量小)3、PCA的推導(dǎo)4、PCA與SVD的聯(lián)系(從矩陣分解角度理解PCA)5、PCA降維的應(yīng)用6、PCA 的缺點(diǎn)：（1）pca是線性降維方法，有時(shí)候數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系是很重要的，這時(shí)候我們用pca會(huì)得到很差的結(jié)果。所有接下來(lái)我們引入核方法的pca。（2）主成分分析法只在樣本點(diǎn)服從高斯分布的時(shí)候比較有效。（3） 存在不平衡數(shù)據(jù)的降維可以采用代價(jià)敏感PCA(CSPCA)（4）特征根的大小決定了我們感興趣信息的多少。即小特征根往往代表了噪聲，但實(shí)際上，向小一點(diǎn)的特征根方向投影也有可能包括我們感興趣的數(shù)據(jù)；（5）特征向量的方向是互相正交（orthogonal）的，這種正交性使得PCA容易受到Outlier的影響（6）難于解釋結(jié)果。例如在建立線性回歸模型（Linear Regression Model）分析因變量
不用from sklearn.decomposition import pca pca=pca(n_components=1)newdata=pca.fit_transform(data)可以去這里看看，有詳細(xì)說(shuō)明。http://doc.okbase.net/u012162613/archive/120946.html
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