【機器學習】論文導讀 從特徵變換到特徵選擇（From Transformation-Based Dimensionality Reduction to Feature Selection）

一、降維中特徵變換與特徵選擇的區別      在各種機器學習方面的運用中，我門通常需要對高維數據進行處理，然而不是所有的數據特徵都是有用的，通常包含大量的無關特徵與冗餘特徵。（ 無關特徵：是指與當前學習任務無關的特徵（該特徵所提供的信息對於當前學習任務無用），如對於學生成績而言，學號則是無關特徵。 冗餘特徵：是指該特徵所包含的信息能從其他特徵推演出來，如對於「面積」這個特徵而言，從能從「長」和「寬

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