机器学习如何在小样本高维特征问题下获得良好表现？
我所接触的医疗影像、生物信息类的数据，能采集到的样品数据，相对于商业数据动则几万上亿来说，基本上都少的可怜。研究生项目其一，与某种特定手术有关的脑影像，数据质量过关的就22例。项目其二与生物信号有关，受到目前数据采集设备的限制，同一批次最多不过300多样本。 实验室其他疾病相关脑影像，少的14、36、72，多的顶天400、1500，全部都在用机器学习尝试解决问题。生物信息、生物医学邻域现状如此，大量的样本难收集不是不是特例而是常态。 目前的接触过的应对方法：  瞎叨叨几句，不那么严谨，大家看看就好。