机器学习&数据挖掘:特征选择之Filter : Focus Approach
FocusApproach[1]方法是基于穷举搜索的Filter方法,该方法倾向于选择能够区分样本的最小特征子集。FocusApproach特征选择的度量是一致性度量。通俗来说,特征选择的一致性是:给定两个样本,若它们在特征x1与x2的取值一样但这两个样本不属于同一类别,则特征子集{x1,x2}不是...
一文介绍机器学习中的三种特征选择方法
特征工程在机器学习流程中占有着重要地位。广义的特征工程一般可分为三个环节:特征提取、特征选择、特征衍生,三个环节并无明确的先手顺序之分。本文主要介绍三种常用的特征选择方法。
粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(一)
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识!作者:Geppetto在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(FeatureSelection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数...
粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(二)
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识!作者:Geppetto前面我们介绍了特征选择(FeatureSelection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一...