【特征工程】特征选择与特征学习

 特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相关性弱的特征子集，具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现。 在现实世界中，数据通常是复杂冗余，富有变化的，有必要从原始数据发现有用的特性。人工选取出来的特征依赖人力和专业知识，不利于推广。于是我们需要通过机器来学习和抽取特征，促进特征工

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