常用特征选取算法
特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。 主要有两个功能： （1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 （2）增强度特征和特征值之间的理解 几种常用的特征选取方法 一、去掉取值变化小的特征 考察某个特征下，样本的方差值，可以人为给定一个阈值，抛开那些小于这个阈值 ...
原文：特征选取
python机器学习 sklearn实战 博主亲自录制视频，包含诸多特征筛选方法和代码 https: study. .com course introduction.htm courseId amp utm campaign commission amp utm source cp amp utm medium share 特征选择 Feature Selection :choosing a su ...
2018-08-15 14:59 0 798 推荐指数：
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