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特征选择之互信息(mutual information)算法思想及其python代码实现

一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征,从而获得特征子集,从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列:过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的互信息(mutual information)即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列,可参考我的其他文章。特征选择之卡方检验特征选择之Fisher Score2

特征选择之卡方检验(chisquare)算法思想及其python代码实现

一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征,从而获得特征子集,从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列:过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的卡方检验即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列,可参考我的其他文章。特征选择之互信息特征选择之Fisher Score2、卡方检验卡方检验介绍卡方是由英语"Ch

特征选择之Fisher Score算法思想及其python代码实现

一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征,从而获得特征子集,从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列:过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的Fisher Score即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列,可参考我的其他文章。特征选择之卡方检验特征选择之互信息2、Fisher score特征选择中的F

特征选择之互信息(mutual information)算法思想及其python代码实现

一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征,从而获得特征子集,从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列:过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的互信息(mutual information)即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列,可参考我的其他文章。特征选择之卡方检验特征选择之Fisher Score2

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