[读书笔记]机器学习-11章-特征选择和稀疏学习
来源:互联网 发布:宝宝照片创意软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 13:05
11 特征选择和稀疏学习
11.1 子集搜索和评价
定义:特征很多,选出相关的特征的过程
原因:
- 维度灾难(和10章讲的降维有关系)
- 降低学习难度
问题的难点:组合爆炸.
解决的两个环节:
如何评价子集好坏
一个特征划分样本和正本真实划分约接近,特征效果越好.
书中的例子是使用信息熵增益
如何根据现在的评价结果选择下一个子集
前向/后向 都是贪心的,可能不一定是最优的
这和决策树很像,facebook的gbdt+lr就是这么搞的吧.还有很多不明显的.
11.2 过滤式选择
11.3 包裹式学习
11.4 嵌入式选择与L1 正则化
11.5 稀疏表示与字典学习
11.6 压缩感知
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