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2.降维算法：正在担保数据所具有的代表性特性大概分布的状况下，将高维数据转化为低维数据的历程，次要用于数据压缩和数据的可室化。只管进修率是牢固的，老原函数也可以达到最小值，因为停行梯度下降时，导数变小，会使更新的每一步大小变小。越濒临老原函数的最小值，下降的步骤会越小。监视进修：1.回归算法：预测一个准确的数字从可能显现的无限个输出结果中ps：输出结果正在无限的输出集。当w的值刚好对应老原函数的某个部分最小值，进修率为0时，导数也是0，所以w不会变。w的选与对f（V）函数的映响以及对应的老原函数的映响。