2016年3月28日
Feature Selection 其一 —— Filter Approach
摘要： 这一个部分都将只涉及到选择特征的某个子集的方法，将高纬度的特征空间映射到低维度空间的方法（如PCA）都不会涉及到。 一. 单变量 优点：运算速度快，独立于分类器 缺点：忽略的特征之间的联系，忽略了与分类器的联系（在训练模型的时候不能调参来提高性能） 1. 卡方检验 主要内容参考来自 http://b 阅读全文
posted @ 2016-03-28 17:30 Yuki_i 阅读(594) 评论(0) 推荐(0)