第757章 流形学习[2/2页]

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    ，并进一步提高信息的利用率。
    nbsp餐桌周围又恢复了平静，只剩下偶尔发出的微弱咀嚼声。
    nbsp但到了99年这会，大学生在宿舍备上几袋甚至一箱，都不算什么稀罕事了。
    nbsp仍然没能想出一个很好的思路。
    nbsp“大概……称重？”
    nbsp但主成分分析法只相当于找到投影距离最小的意义下的最佳线性映射，而现实中却没有那么多简单的线性问题。
    nbsp确实有点饿了。
    nbsp“换句话说，具有高维数的外部信息必定潜在于一个低维空间中的非线性流形结构上……”
    nbsp姚梦娜看了看纸上的一个名词和三句话，也知道常浩南大概是没什么思路，干脆站起身道：
    nbsp“要不先去吃个饭？”
    nbsp倒是旁边的小超市，来来往往的人流量不少。
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    nbsp不过，这个思路却是可以被借鉴的。
    nbsp也就是一维数据。
    nbsp显然，这并不能被算作是“完整且可行”的思路。
    nbsp要想在数学上描述这种一组数据对应多个含义的现象，就需要将一组数据在不同的维度上进行展开。
    nbsp……
    nbsp直到一阵来自腹部的叫声把它从深思中吵醒。
    nbsp而如果想要让计算机处理这些高维数据……
    nbsp“你说得对。”
    nbsp更何况数学这种东西，光靠俺寻思是寻思不出个一二三的。
    nbsp“这个么……”
    nbsp“在封装步骤之前，专门找个人在流水线旁边看着不就行了么？”
    nbsp常浩南从旁边扯过一张纸，在纸的最中间写下了两个字。
    nbsp“那个……”
    nbsp姚梦娜猜测道：
    nbsp小学和中学时候做的应用题，大体上就是这样。
    nbsp没有反应。
    nbsp姚梦娜的反应稍微慢了一点，刚想起身，又意识到还没结账，只好掏出钱包，无奈地走向收银台。
    nbsp几分钟之后，当朱雅丹都快要吃完面前盘子里的炒面时，常浩南突然开口道：
    nbsp2、消除，或者至少降低隐藏在原始高维数据中的噪声。
    nbsp在理想化的模型中，最好是一个数据就可以精确且唯一地描述一个含义。
    nbsp姚梦娜单手扶额：
    nbsp“我们就是在想，如何才能不用这个人，但实现一样的效果。”
    nbsp他在脑子里把这三条内容过了一下，然后试图让系统给出一个结果。
    nbsp“也好。”
    nbsp“？”
    nbsp写到这里，常浩南的脸上露出了一个满意的微笑。
    nbsp常浩南突然开口道：
    nbsp旁边的朱雅丹左看看常浩南，右看看姚梦娜，实在是不知道这两个人为什么突然讨论起这个问题了。
    nbsp但当年的他作为一个工科出身的普通技术人员，并没有太多理论功底。
    nbsp“嗯……但面饼重量本身就有误差，而且调料包有好几种，称重只能证明总量没问题，但不能保证没放错……”
    nbsp而对于理论研究来说，明确地提出问题，几乎也就相当于走完了成功之路的一半。
    nbsp朱雅丹瞬间缩了缩头：
    nbsp“我只是随便一说……但有些时候人脑的作用或许还是没办法代替的……”
    nbsp这是由数学理论推向现实的情况。
    nbsp身负安保职责的朱雅丹赶紧跟上。
    nbsp常浩南面前摆着一份热气腾腾的羊汤面，但却并没有急着动筷子，而是出神地看着不远处楼梯口上上下下的人群。
    nbsp90年代这会，方便面还属于非常流行的即食类食品。
    nbsp常浩南读本科那阵子，大家的条件普遍比较差，有闲钱吃得起的人不多。
    nbsp想到这里，他回到这张纸的最上面，重新写下六个字。
    nbsp流形学习方法。
    喜欢。

第757章 流形学习[2/2页]

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