總的來說,特徵選擇可以走兩條路:特徵過濾(Filter methods): 不需要結合特定的演算法,簡單快速,常用於預處理包裝篩選(Wrapper methods): 將特徵選擇包裝在某個演算法內,常用於學習階段在scikit-learn環...
帶入線性迴歸:伯努利-高斯模型把上面所講的「貝葉斯特徵選擇」應用到線性迴歸模型上,看看哪些特徵對模型的貢獻較大,哪些較小可以省略...
Structured Features(特徵之間存在一定的組織架構關係),比如說 Group Structure(某些特徵屬於特定小組,若選則全都選、若不選則全都不要) 、Tree Structure (特徵之間存在父子包含關係,若父特徵被...
因此,作者提出了叫做Weighted Multi-view Clustering with Feature Selection(WMCFS)的新穎演算法,同時執行多檢視資料聚類和特徵選擇...