识别桥梁出现的各种特征。
需要高维度性质的数据，向低维度数据转化。
在高维数据向低维数据转化时，使用最小二乘法的误差会有些大。
图形处理识别中，会用到降维算法。
柯西估计可以计算监督降维算法。
在样本生产过程中，由于训练是认为处理，一个不当操作的误差会导致生成大量不准确样本，而这些错误不可避免，所以识别率也会下降。
解决的方法是设计损失函数时，用柯西损失代替最小二乘法损失。
使用knn方法来找不同样本的特征时，由于距离小，不方便提取重要的区别信息。
所以要把距离改大些，才能更好的提取特征进行识别。
柯西估计写出了估计公式ζ（x）=log(1(x/c)^2)。