://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html） 以上是从业务角度对特征进行的选择，这也是最重 ...

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

原文链接: An Introduction to Feature Selection 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的问题,需要这个领域的深度知识. 自动选择你的数据中的那些对要解决的问题最有用的或者最相关的特征是可能的. 这个过程叫做特征选择. 在这篇文章中,你会发 ...

特征选择 (feature_selection) 目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...

feature selection：单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量 ...

本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第11章 特征选择与稀疏学习”部分内容的学习笔记。 在实际使用机器学习算法的过程中，往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题，有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好，到底是应该加还是减掉一些特征，加又是加哪些，减又是减哪些，所以借着 ...

1 引言 　　特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容，可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造，得到数据的特征之后对特征进行精炼，这时候就要用到特征选择。本文主要介绍 ...

原文： http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection ...