1.4　次元の呪い：学習メモ（by AI）
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

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1.4　次元の呪い：学習メモ（by AI）   LV2     Link：no title   2024/2/9
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「次元の呪い」とは、データの次元数が増えると、そのデータを扱うために必要なサンプル数が指数関数的に増加する現象のことを指します。

具体的には、データの次元数が増えると、データ空間の体積が指数関数的に増加し、同じ密度でデータをサンプリングするためには、必要なサンプル数も指数関数的に増加します。このため、高次元のデータでは、必要なサンプル数が膨大になってしまい、過学習のリスクが高まることがあります。

この問題に対処するためには、適切な特徴量の選択や次元削減が必要です。特徴量の選択では、データをよりよく表す特徴量を選択することで、必要な次元数を減らすことができます。また、次元削減では、データ空間を低次元の空間に射影することで、情報の損失を最小限に抑えながら、必要な次元数を減らすことができます。

次元の呪いは、実際のデータ解析において非常に重要な問題であり、適切な対策を講じないと、モデルの精度が低下する可能性があります。
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