Fork me on GitHub
2018年5月29日
机器学习之特征选择方法
摘要： 特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示： 进行特征选择有两个很重要的原因： 避免维数灾难：能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的 阅读全文
posted @ 2018-05-29 00:07 Byron_NG 阅读(26621) 评论(2) 推荐(1) 编辑