特征選擇和降維的區別
在學習的過程中，關於特征選擇和降維都是防止數據過擬合的有效手段，但是兩者又有本質上的區別。 降維 降維本質上是從一個維度空間映射到另一個維度空間，特征的多少別沒有減少，當然在映射的過程中特征值也會相應的變化。 舉個例子，現在的特征是1000維，我們想要把它降到500維。降維的過程就是找個一個 ...
原文：特征選擇和降維的區別
學習的過程中，關於特征選擇和降維都是防止數據過擬合的有效手段，但是兩者又有本質上的區別。 降維 降維本質上是從一個維度空間映射到另一個維度空間，特征的多少別沒有減少，當然在映射的過程中特征值也會相應的變化。 舉個例子，現在的特征是 維，我們想要把它降到 維。降維的過程就是找個一個從 維映射到 維的映射關系。原始數據中的 個特征，每一個都對應着降維后的 維空間中的一個值。假設原始特征中有個特征的值是 ...
2019-10-31 18:54 0 725 推薦指數：
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