特徵選擇(Feature Selection)
交叉驗證算法 直接介紹k摺疊交叉驗證(k-fold cross validation)：app 1. 特徵選擇函數 1.1 相關係數性能 先考慮對連續的輸出y進行預測，皮爾森相關性係數爲：優化 Cov表明協方差，var表明方差，R(i)的估計定義爲：spa 相關性係數描述了xi與y之間的相關性，若是R(i)等於1或者-1，則xi與y線性相關。因此，咱們能夠用做爲特徵排列的一個評
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