注： 這個報告是我在10年7月的時候寫的（博士一年級），最近整理電腦的時候翻到，當時初學一些KDD上的paper的時候總結的，現在拿出來分享一下。 畢竟是初學的時候寫的，有些東西的看法也在變化，看的人可以隨便翻翻，有錯指正我。 重點部分：是第3章和第4章對應的兩篇paper，具體可以在參考文獻 ...

1 引言 　　特征提取和特征選擇作為機器學習的重點內容，可以將原始數據轉換為更能代表預測模型的潛在問題和特征的過程，可以通過挑選最相關的特征，提取特征和創造特征來實現。要想學習特征選擇必然要了解什么是特征提取和特征創造，得到數據的特征之后對特征進行精煉，這時候就要用到特征選擇。本文主要介紹 ...

://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html） 以上是從業務角度對特征進行的選擇，這也是最重 ...

本博客是針對周志華教授所著《機器學習》的“第11章 特征選擇與稀疏學習”部分內容的學習筆記。 在實際使用機器學習算法的過程中，往往在特征選擇這一塊是一個比較讓人模棱兩可的問題，有時候可能不知道如果想要讓當前的模型效果更好，到底是應該加還是減掉一些特征，加又是加哪些，減又是減哪些，所以借着 ...

概述：上節咱們說了特征工程是機器學習的一個核心內容。然后咱們已經學習了特征工程中的基礎內容，分別是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光會前面的一些內容，還不足以應付實際的工作中的很多情況，例如如果咱們的原始數據 ...

現特征選擇的方法和類型, 下一次你需要為機器學習模型選擇特征的時候, 你可以使用和遵循這些方法的一個列表. ...

特征選擇 (feature_selection) 目錄 特征選擇 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...

特征選擇方法初識： 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下，用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取盡可能小 ...