特征选择（Feature Selection）
://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 ...
原文：特征选择(feature selection)常用算法综述
原文：http: www.cnblogs.com heaad archive .html 综述 什么是特征选择 特征选择 Feature Selection 也称特征子集选择 Feature Subset Selection, FSS ，或属性选择 Attribute Selection ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数 ...
2018-06-28 04:20 0 2747 推荐指数：
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特征选择常用算法综述
特征选择的一般过程： 1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集 2.评价函数：评价特征子集的好坏 3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...
[特征选择] An Introduction to Feature Selection 翻译
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)
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 ...
特征选择与稀疏学习（Feature Selection and Sparse Learning）
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 ...
特征选择- Sklearn.feature_selection的理解
Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法，实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数 ...
机器学习之特征选择（Feature Selection）
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 ...
机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告
注： 这个报告是我在10年7月的时候写的（博士一年级），最近整理电脑的时候翻到，当时初学一些KDD上的paper的时候总结的，现在拿出来分享一下。 毕竟是初学的时候写的，有些东西的看法也在变化，看的 ...