流形学习(Manifold Learning)理解

本文介绍了流形的概念,解释了它是一种空间而非形状,并举例说明了地球表面和人脸等典型流形。此外,还详细阐述了流形学习的定义,即将流形假设融入到机器学习模型中。

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一、什么是流形?

流形不是一种形状,而是一种空间。专业点讲,一个d维的流形是一个其内任意点局部同胚于欧式空间 Rd 的d维空间。地球表面(球面)就是一个嵌入在三维空间中的二维流形,因为我们可以把地球表面任意点的周围看作是一个二维欧式空间(平面)。通常,将低维欧式空间在更高维空间进行扭曲就构成了一个流形,一个形象的例子就是将一张白纸卷起来,其形成的就是一个二维流形。除了地球表面,实际中典型的流形例子还有人脸、手写数字等。

二、什么是流形学习?

可以借助机器学习(Machine Learning)中Learning的概念来理解流形学习,Machine Learning 里的 Learning ,就是在建立一个模型之后,通过给定数据来求解模型参数。而 Manifold Learning 就是在模型里包含了对数据的流形假设。

参考:
浅谈流形学习

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