前回の投稿では、高次元では単位ボールのほぼ全体積が境界近くの薄い殻の中に存在していることがわかりました。 しかし、もう一つのどんでん返しがあります!😄 ほとんどのポイントは、固定された方向の周囲に狭い中央スラブ状に配置されています。つまり、「典型的な」点は全体の距離としては原点から遠いですが、任意の軸に沿った座標は非常に小さいのです。高次元の点は「表面上」かつ「赤道付近」の両方であるため、高次元機械学習空間ではランダムベクトルはほぼ直交します。🤯 @mutko55さん、思い出させてくれてありがとうございます。 #HighDimensionalSpace #MachineLearning