機器學習之特征選擇方法
特征選擇是一個重要的數據預處理過程，在現實機器學習任務中，獲得數據之后通常先進行特征選擇，此后在訓練學習器，如下圖所示： 進行特征選擇有兩個很重要的原因： 避免維數災難：能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少 ...
原文：機器學習之特征選擇
特征選擇方法初識： 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。 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。 特征選取的原則獲取盡可能小的特征子集，不顯著降低分類精度 不影響類分布以及特征子集應具有穩定適應性強等特點 主要有三種方法： Filter方法 ...
2017-02-23 19:36 0 40469 推薦指數：
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