<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Mon, 13 Apr 2026 11:13:07 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/dimensionality-reduction/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[AI学习笔记——无监督学习之降维(Dimensionality reduction)]]></title><description><![CDATA[前面几篇文章介绍了无监督学习的聚类算法，无监督学习还有一个重要的作用就是给数据降维。 之前学习的好多方法，比如最近邻居法，K-聚类等都无法处理高纬度的数据。想象一下要对图片进行人脸识别，一张分辨率不高100x100像素的图片就有10000个维度, 一般的的机器学习方法是非常不好处理的。但是如果能将特征提取出来，比如眼镜，鼻子，嘴巴这些特征量找到，那将大大降低学习的难度。]]></description><link>http://direct.ecency.com/cn/@hongtao/ai-dimensionality-reduction</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/cn/@hongtao/ai-dimensionality-reduction</guid><category><![CDATA[cn]]></category><dc:creator><![CDATA[hongtao]]></dc:creator><pubDate>Tue, 06 Feb 2018 15:50:21 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZpkV58zFWFkgcbdvEpsQt5QQEuNxeggDzdTB7Dz3vocrbktSCNn5hGmXS9LzWhNwfyrSCaL6vA?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>