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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