特征提取和特征选择
特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征 ...
原文：特征选择/特征提取
定义： 特征选择是一个 降维 的过程，是一个去掉无关特征，保留相关特征的过程。从所有特征集中选取最好的一个特征子集。 特征提取是一个将机器学习算法不能识别出来的原始数据转变成可以识别到数据特征的过程。没有 筛选 的操作，不需要考虑特征是否有用，所以并不能称其为降维。 比如说，文本是由一系列文字组成的，这些文字在经过分词后会形成一个词语集合，对于这些词语集合 原始数据 ，机器学习算法是不能直接使用的 ...
2019-08-18 22:49 0 990 推荐指数：
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