我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们应用PCA算法降维,减少特征数有效地应对这样的大数据训练( )
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在处理大规模数据时，高维度的问题会导致计算量和训练时间的增加，同时可能会出现维度灾难问题。PCA 算法可以通过线性变换将高维特征转化为低维特征，从而减少特征数，提高模型的鲁棒性和泛化能力。因此，对于高维度的数据集，应用 PCA 算法降维可以有效应对大数据训练。
青云测评
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我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们应用PCA算法降维,减少特征数有效地应对这样的大数据训练( )
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