Relief 过滤式特征选择
给定训练集{(x1,y1),(x2,y2).....(xm,ym)} ，对每个示例xi，Relief在xi的同类样本中寻找其最近邻xi,nh（猜中近邻），再从xi的异类样本中寻找其最近邻xi,nm(猜错近邻) 代码如下： ...
原文：浅谈关于特征选择算法与Relief的实现
一 背景 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： . 特征个数越多，分析特征 训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 . 特征个数越多，容易引起 维度灾难 ，其推广能力会下降。 . 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 . 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参 ...
2017-07-07 00:31 3 4924 推荐指数：
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