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哈希扩展学习概述 哈希扩展学习（Hash-based Extended Learning）是一种结合哈希技术和机器学习的方法，旨在提升大规模数据处理的效率与准确性。哈希技术通过将高维数据映射到低维空间，显著减少计算复杂度；机器学习则利用这些哈希编码进行模型训练与预测。哈希扩展学习广泛应用于图像检索、推荐系统、自然语言处理等领域。 哈希扩展学习的核心方法 局部敏感哈希（LSH） 局部敏感哈希是一种经典哈希技术，通过设计哈希函数使得相似数据在哈希空间中距离更近。LSH的数学表达为： [ h(x) = \lfloor \frac{a \cdot x + b}{w} \rfloor ] 其中，(a)为...

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