特征選擇（Feature Selection）
://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 ...
原文：特征選擇(feature selection)常用算法綜述
原文：http: www.cnblogs.com heaad archive .html 綜述 什么是特征選擇 特征選擇 Feature Selection 也稱特征子集選擇 Feature Subset Selection, FSS ，或屬性選擇 Attribute Selection ，是指從全部特征中選取一個特征子集，使構造出來的模型更好。 為什么要做特征選擇 在機器學習的實際應用中，特征數 ...
2018-06-28 04:20 0 2747 推薦指數：
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特征選擇常用算法綜述
特征選擇的一般過程： 1.生成子集：搜索特征子集，為評價函數提供特征子集 2.評價函數：評價特征子集的好壞 3.停止准則：與評價函數相關，一般是閾值，評價函數達到一定標准后就可停止搜索 4.驗證過程：在驗證數據集上驗證選出來的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...
[特征選擇] An Introduction to Feature Selection 翻譯
原文鏈接: An Introduction to Feature Selection 你需要哪些特征來構建一個預測模型? 這是一個困難的問題,需要這個領域的深度知識. 自動選擇你的數據中的那些對要解決的問題最有用的或者最相關的特征是可能的. 這個過程叫做特征選擇. 在這篇文章中,你會發 ...
特征選擇 (feature_selection)
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 ...
特征選擇與稀疏學習（Feature Selection and Sparse Learning）
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 ...
特征選擇- Sklearn.feature_selection的理解
Sklearn的feature_selection模塊中給出了其特征選擇的方法，實際工作中選擇特征的方式肯定不止這幾種的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函數 ...
機器學習之特征選擇（Feature Selection）
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 ...
機器學習-特征選擇 Feature Selection 研究報告
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 ...