機器學習中的模型選擇和特征選擇的基本方法
模型選擇的標准是盡可能地貼近樣本真實的分布。但是在有限的樣本下，如果我們有多個可選模型，比如從簡單到復雜，從低階到高階，參數由少到多。那么我們怎么選擇模型呢，是對訓練樣本的擬合度越好就可以嗎？顯然不是，因為這樣做的話只會讓我們最終選擇出最復雜，最高階的模型。而這個模型的問題是過擬合 ...
原文：機器學習中特征的處理及選擇
基礎概念 特征工程是通過對原始數據的處理和加工，將原始數據屬性通過處理轉換為數據特征的過程，屬性是數據本身具有的維度，特征是數據中所呈現出來的某一種重要的特性，通常是通過屬性的計算，組合或轉換得到的。比如主成分分析就是將大量的數據屬性轉換為少數幾個特征的過程。某種程度而言，好的數據以及特征往往是一個性能優秀模型的基礎。 既然叫特征工程，自然涵蓋了很多內容，而其中涉及到的比較重要的部分是特征的處理 ...
2018-04-26 22:59 0 28998 推薦指數：
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