Проклятие размерностей – одна из крупнейших проблем Машинного обучения (Machine Learning), которая гласит: чем выше размерность, тем более разреженны данные. Иными словами, по мере роста количества признаков объем данных, которые нам нужно обобщить, растет экспоненциально. Пример. Легко поймать гусеницу, движущуюся в трубе (1 размер). Собаку сложнее поймать, если она бегает по самолету (два измерения). Гораздо труднее охотиться на птиц, у которых теперь есть дополнительное измерение, в которое они могут перемещаться...

🔠Вопрос_21: Объясните фразу "Проклятие размерности" ? ✔️Ответ: Проклятие размерности относится к ситуации, когда ваши данные имеют слишком много характеристик. Эта фраза используется для выражения сложности использования грубой силы или поиска по сетке для оптимизации функции со слишком большим количеством входных данных. Она также может относиться к некоторым другим проблемам, например: - Если у нас больше признаков, чем...