摘要：
在机器学习中，特征选择主要有两个目的： 1. 减少特征数量，提高训练速度 2. 减少噪声特征从而提高模型在测试集上的准确率。一些噪声特征会导致模型出现错误的泛化，容易产生overfitting。 常用的特征选择算法有很多，这里着重介绍其中两个：卡方检验和互信息 一、卡方检验 1. 卡方分布 在说卡方 阅读全文
posted @ 2017-05-15 18:43
詹晴天
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摘要：
在机器学习中，特征选择主要有两个目的： 1. 减少特征数量，提高训练速度 2. 减少噪声特征从而提高模型在测试集上的准确率。一些噪声特征会导致模型出现错误的泛化，容易产生overfitting。 常用的特征选择算法有很多，这里着重介绍其中两个：卡方检验和互信息 一、卡方检验 1. 卡方分布 在说卡方 阅读全文
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