特徵選擇與正則化

前言 在機器學習中，對原始數據特徵的處理和選擇是一個非常重要的環節，Andrew NG 大佬曾經說過這麼一句話：數據和特徵決定了機器學習的上限，而機器學習算法和模型只是逼近這個上限而已。 特徵選擇的重要性和分類 首先，我們在現實任務中經常會遇到維數災難問題，這是由於屬性（特徵）過多造成的，若能從中選擇出重要的特徵，使得後續的學習過程僅需要在一部分特徵上構建模型，則維數災難問題會大爲減輕。從這個意義

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