機器學習中的特徵選擇和優缺點

特徵選擇和機器學習算法二者存在緊密的聯繫，根據特徵選擇中子集評價標準和後續學習算法的結合算法 方式可分爲嵌入式（embedded）、過濾式（filter）和封裝式（wraper）網絡 1.嵌入式特徵選擇app 在嵌入式特徵選擇中，特徵選擇算法自己做爲組成部分嵌入到學習算法裏，最典型的就是決策樹算法，如Quinlan的ID3，機器學習 C4.5以及Breiman的CART算法等，決策樹算法在樹增加過

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