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AI需要一张脸，数据科学需要一条曲线
半个世纪前，美国数学家赫尔曼·切尔诺夫把复杂的多维数据画成了一张人脸，即将多维变量映射为面部特征，比如用眼睛大小代表血压，嘴角弧度代表胆固醇，这样便实现了高维数据的可视化，人们可以更直观地理解数据所代表的意义。面对如今百万维度的数据，如何在极其复杂的空间中捕捉真实信号，并为性能日益强大却陷入“黑箱”的AI提供科学解释？有学者认为，答案又重新指向切尔诺夫脸所蕴含的几何思想——几何不仅意味着数据的可视化，也同样可能是需要被估计的信号本身。而实现这一跨越的方法，正是“流形拟合”。 本文收录于前沿追踪 万象纷纭，而理有其形。得其形者，乃得其真。几何非观象之器，实为万象之信。流形拟合于众数之中求其形，于噪声之外见其真。…
