1.前言 這個題目有點大。工作也有些年頭，從開始入行的被動接受，什么流行就學什么 ...

目錄 1. 為什么我們要刷LeetCode? 2. LeetCode的現狀和問題 3. 本文的初衷 4. LeetCode刷題建議 4.1 入門或者復習數據結構，打基礎階段 ...

官網的一個例子（需要自己給出計算公式、和k值） 參數 1、score_func ...

概述 針對某種數據，通過一定的特征提取手段，或者記錄觀測到的特征，往往得到的是一組特征，但其中可能存在很多特征與當前要解決的問題並不密切等問題。另一方面，由於特征過多，在處理中會帶來計算量大、泛化能力差等問題，即所謂的“維數災難”。 特征選擇便是從給定的特征集合中選出相關特征子集的過程 ...

1、介紹 　　Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相關—最小冗余。最大相關性保證特征和類別的相關性最大；最小冗余性確保特征之間的冗余性最小。它不僅考慮到了特征和標注之間的相關性，還考慮到了特征和特征之間的相關性。度量標准使用的是互信息(Mutual ...

3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一種讓算法自己決定使用哪些特征的方法，即特征選擇和算法訓練同時進行。在使用嵌入法時，我們先使用某些機器學習的算法和模型進行訓練，得到各個特征的權值系數，根據權值系數從大到小選擇特征。這些權值系數往往代表了特征對於模型的某種貢獻或某種重要性，比如決策樹和樹 ...

一、關於特征選擇 主要參考連接為：參考鏈接，里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關(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，減少運行時間的目的。另一方 ...

　　在做文本挖掘，特別是有監督的學習時，常常需要從文本中提取特征，提取出對學習有價值的分類，而不是把所有的詞都用上，因此一些詞對分類的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用詞。這里介紹兩種常用的特征選擇方法： 互信息 　　一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI，MI度量 ...