Dans le post précédent, nous avons vu que, dans des dimensions élevées, presque tout le volume d'une boule unité se trouve dans une coquille extrêmement fine près de la frontière. Mais il y a un autre rebondissement ! 😄 La plupart des points se trouvent également dans une fine plaque centrale autour de n'importe quelle direction fixe. Ainsi, un point "typique" est éloigné de l'origine en termes de distance globale, mais sa coordonnée le long de n'importe quel axe est minuscule. Les points de haute dimension sont à la fois "à la surface" et "près de l'équateur", ce qui explique pourquoi les vecteurs aléatoires sont presque orthogonaux dans les espaces d'apprentissage automatique de haute dimension. 🤯 Merci à @mutko55 de m'avoir rappelé cela. #HighDimensionalSpace #MachineLearning