【机器学习】特征选择与稀疏学习总结
特征选择、稀疏学习
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- 笔记 | 《机器学习》中特征选择与稀疏学习
点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货 在右上方 ··· 设为星标 ★,与你不见不散 编辑:Sophia 计算机视觉联盟 报道 | 公众号 CVLianMeng 大家好,我是王博(Kings) 本次 ...
- 机器学习笔记(十一)特征选择和稀疏学习
11.特征选择和稀疏学习 11.1子集搜索与评价 对象都有很多属性来描述,属性也称为特征(feature),用于刻画对象的某一个特性.对一个学习任务而言,有些属性是关键有用的,而有些属性则可能不必要纳 ...
- 机器学习基础（四）：特征选择与稀疏学习
4.特征选择与稀疏学习 对一个学习任务来说,给定属性集,其中有些属性可能很关键.很有用,另一些则可能没什么用.将属性称为特征feature,则对当前学习任务有用的属性称为相关特征relevant fe ...
- 特征选择与稀疏学习——机器学习(周志华)
原文链接 上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习,首先从"维数灾难"导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发,引出了降维的概念,即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空 ...
- 《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第十一章 特征选择与稀疏学习
机器学习 总目录 第十一章 特征选择与稀疏学习 11.1 子集搜索与评价 给定属性集,其中有些属性可能很关键.很有用,另一些 属性则可能没什么用.我们将属性称为"特征" (feat ...
- 《机器学习》阅读心得——十一、特征选择和稀疏学习
十一.特征选择和稀疏学习 11.1 子集搜索和评价 对一个学习任务来说,给定属性集,其中有些属性可能很关键,另一些属性可能没什么用,我们将属性称为"特征",对当前学习任务有用的 ...
- 机器学习第11章 特征选择与稀疏学习
第十一章 特征选择与稀疏学习 11.1 子集搜索与评价 对当前学习任务有用的属性称为"相关特征 ".没什么用的属性称为"无关特征".从给定的特征集合中选择出 ...
- 机器学习基础 之 特征选择和稀疏学习
文章目录 特征选择 1.过滤式选择 2.包裹式选择 3.嵌入式选择 稀疏学习 稀疏表示与字典学习 压缩感知 转自: https://www.zhenxiangsimple.com/2019/04/09 ...
- 《西瓜书》-11.特征选择与稀疏学习
11.特征选择与稀疏学习 11.1.子集搜索与评价 处理高维数据的两大主流技术:降维与特征选择. 降维从一定程度起到了提炼优质低维属性和降噪的效果,特征选择则是直接剔除那些与学习任务无关的属性而选择出 ...
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