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1，Curse of Dimensionality 是什么意思

维数灾.电力系统问题,用动态规划\负荷分配来解决
应该是纬度诅咒的意思
你好！维数灾难 或 维度困扰我的回答你还满意吗~~

Curse of Dimensionality 是什么意思

2，什么是维数灾

分都不给，我是学运筹学 的,告诉你,在动态规划上就有维数灾难,还有就是时间和空间方面的,就是不告诉你
bu dong
可以参考一些关于数据挖掘的教科书,大致的意思应该是：对于高维数据，会存在欧式距离都差不多的情况（可以证明的），也就是所有点都差不多远近。这样很多给予距离的算法都没意义了。反正很深奥,最好自己买书看!
是动态规划中如果用LINGO软件求解时发现所设的变量有几万至几十万个，从而求解相当麻烦，这时就产生了维数灾

什么是维数灾

3，不可巫师3开局问话最佳选择巫师3问话选什么巫

巫师3开局问话怎么回答都可以，不同的回答会导致不同的结果，没有最佳的选项。《巫师3：狂猎》是由CD Projekt RED制作，WB Games（北美地区）、Spike Chunsoft（日本地区）发行的一款角色扮演类游戏。游戏于2015年5月19日在Windows、Playstation 4、Xbox One平台发行，2019年10月13日登录Nintendo Switch平台。游戏改编自小说《猎魔人》系列，为《巫师》系列游戏作品的第三部，同时也是杰洛特冒险的终曲。背景：游戏延承了《猎魔人》系列小说的世界观。在小说故事发生前1500年前发生的一场灾难，不同的维度之间的世界发生了碰撞，世界直接被连接并互相渗透。这场灾难被称为“天球交汇”，它让很多来自各式各样来自不同世界中的生物被困在这个世界中，例如，食尸鬼和血棘尸魔和高阶吸血鬼，它们就是天球交汇所留下的残物。这些生物带有自己独特的生态，是过去时代的遗种。根据精灵的传说，人类因为自己之前的世界被毁灭，来到了这个世界。
巫师3开头去到维吉玛宫殿见恩希尔的时候会问你几个问题，其实怎么回答都可以。只是要注意一点。就是有一条问到雷索的问题，如果你选了他已经死了，那么他在后面的游戏里就不会出现。如果选他还存活，那么将在后面的某个支线任务遇到他。只有这一条有区别。别的怎么选都可以。
在襄阳驿站选传送绿萝

不可巫师3开局问话最佳选择巫师3问话选什么巫

4，深度学习中的端到端是什么概念

端到端指的是输入是原始数据，百输出是最后的结果，非端到端的输入端不是直接的原始数据，而是在原始数据中提取的特征，这一点在图像问题上尤为突出，因为图像像素数度太多，数据维度高，会产生维度灾难，所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征，这实际就是就一个降维的过程。那么问题来了，特征怎么提？特征提取的好坏异常关键，甚至问比学习算法还重要，举个例子，对一系列人的数据分类，分类结果是性别，如果你提取的特征是头发的颜色，无论分类算法如何，答分类效果都不会好，如果你提取的特征是头发的长短，这个特征就会好很多，但是还是会有错误，如果你提取了一个超强特征，比如染色体的数据，那你的分类基本就不会错内了。这就意味着，特征需要足够的经验去设计，这在数据量越来越大的情况下也越来越困难。于是就出现了容端到端网络，特征可以自己去学习，所以特征提取这一步也就融入到算法当中，不需要人来干预了。
《智能问答与深度学习》ChatoperaCEO王海良著，对学习智能问答的朋友很有用！强烈推荐！
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

5，什么叫模拟前端哪位大侠知道

模数转换前的电路，主要是小信号放大，均衡功能。
维数灾难（英语：curse of dimensionality，又名维度的詛咒）是一个最早由理查德·贝尔曼(richard e. bellman)在考虑动态优化问题时首次提出来的术语[1][2]，用来描述当（数学）空间维度增加时，分析和组织高维空间（通常有成百上千维），因体积指数增加而遇到各种问题场景。这样的难题在低维空间中不会遇到，如物理空间通常只用三维来建模。 举例来说，100个平均分布的点能把一个单位区间以每个点距离不超过0.01采样；而当维度增加到10后，如果以相邻点距离不超过0.01小方格采样一单位超正方体，则需要1020 个采样点:所以，这个10维的超正方体也可以说是比单位区间大1018倍。(这个是richard bellman所举的例子) 在很多领域中，如采样、组合数学、机器学习和数据挖掘都有提及到这个名字的现象。这些问题的共同特色是当维数提高时，空间的体积提高太快，因而可用数据变得很稀疏。稀疏性对于任何要求有统计学意义的方法而言都是一个问题，为了获得在统计学上正确并且有可靠的结果，用来支撑这一结果所需要的数据量通常随着维数的提高而呈指数级增长。而且，在组织和搜索数据时也有赖于检测对象区域，这些区域中的对象通过相似度属性而形成分组。然而在高维空间中，所有的数据都很稀疏，从很多角度看都不相似，因而平常使用的数据组织策略变得极其低效。 “维数灾难”通常是用来作为不要处理高维数据的无力借口。然而，学术界一直都对其有兴趣，而且在继续研究。另一方面，也由于本征维度的存在，其概念是指任意低维数据空间可简单地通过增加空余（如复制）或随机维将其转换至更高维空间中，相反地，许多高维空间中的数据集也可削减至低维空间数据，而不必丢失重要信息。这一点也通过众多降维方法的有效性反映出来，如应用广泛的主成分分析方法。针对距离函数和最近邻搜索，当前的研究也表明除非其中存在太多不相关的维度，带有维数灾难特色的数据集依然可以处理，因为相关维度实际上可使得许多问题（如聚类分析）变得更加容易。

6，数据降维特征值为负需要舍去数据嘛

经过这几天面试后，我发现数据降维这一块在工业界用的很多或者说必不可少，因此，这方面需要重点关注。今天，我将数据降维总结于此，包括他人成果，这里对他们的内容表示感谢。Method对数据降维作用有多个角度的理解。吴恩达在他的视频中说，降维是用于数据压缩，降低噪声，防止运行太慢内存太小；当降到2或3维可以可视化操作，便于数据分析；不要将降维用于防止过拟合，容易去掉和标签有关的重要特征。但是数据为何需要压缩，除了占用内存以外还有没有别的原因——“维度灾难”问题：维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。最后导致的可能是每个样本都有自己的特征，无法形成区别是正例还是负例的统一特征。还有另外一个情况当特征多于样本量时，一些分类算法(SVM)是失效的，这与分类算法原理有关。数据降维方法:?线性降维方法:主成分分析(PCA)和判别分析方法(LDA)关于PCA的理解：1、PCA可以理解为高维数据投影到低维，并使得投影误差最小。是一种无监督将为方法。2、还可以理解为对坐标旋转和平移(对应着坐标变换和去中心化)，从而使得n维空间能在n-1维分析，同时去掉方差小的特征(方差小，不确定度小，信息量小)3、PCA的推导4、PCA与SVD的联系(从矩阵分解角度理解PCA)5、PCA降维的应用6、PCA 的缺点：（1）pca是线性降维方法，有时候数据之间的非线性关系是很重要的，这时候我们用pca会得到很差的结果。所有接下来我们引入核方法的pca。（2）主成分分析法只在样本点服从高斯分布的时候比较有效。（3） 存在不平衡数据的降维可以采用代价敏感PCA(CSPCA)（4）特征根的大小决定了我们感兴趣信息的多少。即小特征根往往代表了噪声，但实际上，向小一点的特征根方向投影也有可能包括我们感兴趣的数据；（5）特征向量的方向是互相正交（orthogonal）的，这种正交性使得PCA容易受到Outlier的影响（6）难于解释结果。例如在建立线性回归模型（Linear Regression Model）分析因变量
不用from sklearn.decomposition import pca pca=pca(n_components=1)newdata=pca.fit_transform(data)可以去这里看看，有详细说明。http://doc.okbase.net/u012162613/archive/120946.html

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