1、简述特征选择的目的
● 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间,达到降维的目的
● 通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来降低学习任务的难度
2、试比较特征选择与第十章介绍的降维方法的异同
标签:周志华,机器,维空间,特征选择,学习,降维 来源: https://blog.csdn.net/echo__o/article/details/96726293
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。