机器学习中的特征选择和优缺点
特征选择和机器学习算法二者存在紧密的联系，根据特征选择中子集评价标准和后续学习算法的结合算法 方式可分为嵌入式（embedded）、过滤式（filter）和封装式（wraper）网络 1.嵌入式特征选择app 在嵌入式特征选择中，特征选择算法自己做为组成部分嵌入到学习算法里，最典型的就是决策树算法，如Quinlan的ID3，机器学习 C4.5以及Breiman的CART算法等，决策树算法在树增加过
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