Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

214 | Capítulo 8: Redução da Dimensionalidade

Muitos algoritmos da redução de dimensionalidade funcionam modelando-se o manifold

onde estão as instâncias de treinamento; isso é chamado Manifold Learning. Baseia-se

na manifold assumption, também chamada de manifold hypothesis, que sustenta que a

maioria dos conjuntos de dados de alta dimensão do mundo real está próxima de um

manifold muito mais baixo. Esta suposição frequentemente é observada empiricamente.

Mais uma vez, pense no conjunto de dados do MNIST: todas as imagens manuscritas

dos dígitos têm algumas semelhanças. Elas são feitas de linhas conectadas, as bordas

são brancas, elas est