Relief 過濾式特征選擇
給定訓練集{(x1,y1),(x2,y2).....(xm,ym)} ，對每個示例xi，Relief在xi的同類樣本中尋找其最近鄰xi,nh（猜中近鄰），再從xi的異類樣本中尋找其最近鄰xi,nm(猜錯近鄰) 代碼如下： ...
原文：淺談關於特征選擇算法與Relief的實現
一 背景 問題 在機器學習的實際應用中，特征數量可能較多，其中可能存在不相關的特征，特征之間也可能存在相關性，容易導致如下的后果： . 特征個數越多，分析特征 訓練模型所需的時間就越長，模型也會越復雜。 . 特征個數越多，容易引起 維度災難 ，其推廣能力會下降。 . 特征個數越多，容易導致機器學習中經常出現的特征稀疏的問題，導致模型效果下降。 . 對於模型來說，可能會導致不適定的情況，即是解出的參 ...
2017-07-07 00:31 3 4924 推薦指數：
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