今天，雷锋网雷锋字幕组给大家安利一个Google AI实验——高维空间 （High-Dimensional Space）可视化。 高维空间（High-Dimensional Space）是机器学习中的一个核心概念。
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high dimensional space data 高维空间数据
high-dimensional space-time 高维时空
high dimensional space geometry 高维空间几何
high-dimensional space covering 高维空间点覆盖
High-dimensional space geometry 高维空间几何学
high dimensional space covering 高维空间点覆盖
high dimensional space geometry analysis 高维空间几何分析
Finding Outliers in High-Dimensional Space 高维空间中的离群点发现
As analysis of data shows, this algorithm can find the outliers in high-dimensional space effectively.
数据分析表明，该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。
参考来源 - 基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Venkatasubramanian and colleagues performed a series of tests of their new method with "synthetic data" - data points in a "high-dimensional space."
文卡和同事们用“模拟数据”(“高维空间”的数据点)完成了这种新方法的一系列测试。
Venkatasubramanian and colleagues performed a series of tests of their new method with "synthetic data" - data points in a "high-dimensional space. "
文卡和同事们用“模拟数据”（“高维空间”的数据点）完成了这种新方法的一系列测试。
The SVM (Support vector Machine) classifies the data by mapping the vector from low-dimensional space to high-dimensional space using kernel function.
而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。
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