特征提取和特征選擇
特征提取和特征選擇都是從原始特征中找出最有效（同類樣本的不變性、不同樣本的鑒別性、對噪聲的魯棒性）的特征。 區別與聯系 特征提取：將原始特征轉換為一組具有明顯物理意義（Gabor、幾何特征[角點、不變量]、紋理[LBP HOG]）或者統計意義或核的特征。 特征選擇：從特征 ...
原文：特征選擇/特征提取
定義： 特征選擇是一個 降維 的過程，是一個去掉無關特征，保留相關特征的過程。從所有特征集中選取最好的一個特征子集。 特征提取是一個將機器學習算法不能識別出來的原始數據轉變成可以識別到數據特征的過程。沒有 篩選 的操作，不需要考慮特征是否有用，所以並不能稱其為降維。 比如說，文本是由一系列文字組成的，這些文字在經過分詞后會形成一個詞語集合，對於這些詞語集合 原始數據 ，機器學習算法是不能直接使用的 ...
2019-08-18 22:49 0 990 推薦指數：
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