机器学习中的模型选择和特征选择的基本方法
模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗？显然不是，因为这样做的话只会让我们最终选择出最复杂，最高阶的模型。而这个模型的问题是过拟合 ...
原文：机器学习中特征的处理及选择
基础概念 特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础。 既然叫特征工程，自然涵盖了很多内容，而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处理 ...
2018-04-26 22:59 0 28998 推荐指数：
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