跟前两者不同,嵌入式选择是将特征选择过程和学习器的训练过程融为一体,两者在同一个优化过程中同步完成,即在学习器训练过程中自动进行了特征选择。 稀疏学习 稀疏表示与字典学习 对于样本数据的属性来讲,如果部分维度的属性值为0,或与当前学习任务无关,则可以在学习器的训练过程将这些属性去除或忽略...
对当前学习任务有用的属性称为相关特征(relevant feature)、无用的属性称为无关特征(irrelevantfeature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程,称为特征选择(feature selection)。 特征选择时一个数据预处理(data preprocessing)过程,在现实机器学习任务中,基于避免维数灾难和降低不相关特征带来的学习难度,在获得...
对当前学习任务有用的属性称为相关特征(relevant feature)、无用的属性称为无关特征(irrelevantfeature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程,称为特征选择(feature selection)。 特征选择时一个数据预处理(data preprocessing)过程,在现实机器学习任务中,基于避免维数灾难和降低不相关特征带来的学习难度,在获得...