次元の呪い

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パターン認識

• 特徴量を増やしていくと、クラスを分ける線を引く事自体は容易になる

  • ただ、容易になっているのは分割線のパターンが次元が増えるほど増えていくから
  • その多くのパターンのうち多くは、未知のデーターには対応できない

• なので、実際にテストデータで試したときの結果は、次元を増やしすぎると下がっていく

• 過学習みたいなことが次元数でも起きる

  • 現象自体にあんまり共通点はない? #機械学習