姚夢娜提這個問題，對于常浩來說，難理解。

隻很難解決。

真說起來話，這涉及到文本挖掘、數據視化、信息檢索、數據挖掘、機器學習乃至智能等系列問題。

如果真到姚夢娜所設樣全自動化産，就業。。

這個時間點，顯然現實。

但能完全實現這套東，并着其沒以作為突破部分。

比如數據挖掘信息檢索，就千禧附很熱研究方向。

也就維數據。

再假設Ｘ數據樣本來自于或似來自于維嵌入空間數據Y={y，y，…，yn}Rd。

倒旁邊超，來來往往流量。

但當作為個科普通技術員，并沒太理論功底。

信息……

這個麼……

姚夢娜紙個名詞句話，也常浩概沒麼，幹脆站起：

先個飯?

給定組維數據X={x，x，…，xn}RD，n為數據樣本個數，D為維數據維數。

過，這個卻以被借鑒。

、提取到質量數據特征，提後續數據表示分類任務效果。

而對于稍複雜些況來說，完全描述個含義，往往需組數據。

姚夢娜反應稍微點，剛起，又識到還沒結賬，隻好掏錢包，無奈向收銀台。

封裝步驟之，專門個流線旁邊着就麼?

餐周圍又恢複平靜，隻剩偶爾發微咀嚼聲。

、消除，或者至隐藏原始維數據噪聲。

?

但與此同時，這組數據又往往隻能描述這個含義。

但主成分分析法隻相當于到投距離最義最佳線性映射，而現實卻沒麼簡單線性問題。

常浩索半晌，又紙寫個基本條件：

幾分鐘之後，當朱雅丹都完面盤子裡炒面時，常浩突然開：

确實點餓。

、對原始維數據進壓縮，原始維數據維度，進而節省儲空間，同時也維數據計算複雜度。

朱雅丹瞬間縮縮頭：

隻随便說……但些時候腦作用或許還沒辦法代替……

實際，常浩之，飛機設計制造領域已經開始應用這方面技術，本也接觸過。

正頭飯姚夢娜愣，旋即識到常浩這還考剛才提來問題。

顯然，這并能被算作完且。