机器学习Day12:特征选择与稀疏学习

1.子集搜索与评价

相关特征:对当前学习任务有用 的特征

无关特征:对当前学习任务没用 的特征

特征选择:从给定的特征集合 中选择出相关特征子集的过程

为什么要特征选择?

1.任务中经常碰到维数灾难

2.去除不相关的特征能降低学习的难度

特征选择很重要,但特征很多,如何根据评价结果 获取下一个候选特征子集?
子集搜索

如何评价候选特征子集的好坏?
子集评价

利用信息增熵方法计算的结果进行评价

2.过滤式选择


3.包裹式选择

包裹式特征选择直接最终 将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价标准

优点:结果优于过滤式选择

缺点:计算开销大于过滤式选择

4.嵌入式选择

特征选择过程学习器训练 过程融为一体,在学习器训练过程中自动地进行特征选择

5.稀疏表示与字典学习

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