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2013-05-23 12:21
求翻译：Multiple projections of the original representation into small dimensional spaces is one of the key ideas for addressing this issue. The rational for doing this is that (i)following the Johnson-Lindenstrauss lemma, representing high-dimensional data by multiple projections leads to good approximations of the data e.g. 是什么意思？ 待解决
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Multiple projections of the original representation into small dimensional spaces is one of the key ideas for addressing this issue. The rational for doing this is that (i)following the Johnson-Lindenstrauss lemma, representing high-dimensional data by multiple projections leads to good approximations of the data e.g.
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
原始表示成小维空间的多个预测是关键思路解决这一问题之一。
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2013-05-23 12:23:18
原始的表示法的多种计划到小尺寸空间里是其中一个论及的这个问题关键想法。合理做的此是(i)即跟随约翰逊Lindenstrauss题词，代表高尺寸数据由多种计划导致数据[15的]好略计，并且(ii)采矿是更加高效率的，当幅员是低的时。
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2013-05-23 12:24:58
原始的表示法的多投射到小尺寸空间里是其中一个关键想法为论及这个问题。 合理为做此是 (跟随)约翰逊Lindenstrauss题词的i，代表高尺寸数据由多投射导致数据的好略计即。 (当) (幅员) 是低的时， 15和ii采矿是更加高效率的。
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2013-05-23 12:26:38
原始表示成小维空间的多重投影是为解决这一问题的主要思路之一。这种理性的做这是 (i) 继 Johnson 林登施特劳斯的外稃，例如高维数据，由多个预测潜在顾客到很高的精度，数据的代表 [15] 和 (ii) 采矿效率更高维数较低时。
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2013-05-23 12:28:18
进到小空间的空间的原始代表的多个投影是用于处理这问题的主要想法之一。用于做这的有理数是那 (i) 随着约翰逊-Lindenstrauss 辅助定理，在对于数据的好的近似的多个发射领先旁边代表高空间的数据例如(15) 和 (ii) 开矿在维数度数是低的时是更有效的。
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