En la publicación anterior vimos que, en dimensiones altas, casi todo el volumen de una esfera unitaria vive en una capa delgada como una hoja cerca del límite. ¡Pero hay otro giro! 😄 La mayoría de los puntos también se encuentran en una delgada losa central alrededor de cualquier dirección fija. Así que un punto "típico" está lejos del origen en términos de distancia total, pero su coordenada a lo largo de cualquier eje dado es diminuta. Los puntos de alta dimensión están tanto "en la superficie" como "cerca del ecuador", lo que explica por qué los vectores aleatorios son casi ortogonales en espacios de aprendizaje automático de alta dimensión. 🤯 Gracias a @mutko55 por recordarme esto. #HighDimensionalSpace #MachineLearning