【MarkSchmidt课件】机器学习与数据挖掘——特征选择

本课件的主要内容如下&＃xff1a;

1. 上次课程回顾&＃xff1a;寻找“真实”模型

2. 信息准则

3. 贝叶斯信息准则

4. 关于食物过敏

5. 特征选择

6. 全基因组关联分析

7. “回归权重”方法

8. 搜索评分法

9. 评分函数的选择

10. “特征数量”惩罚

11. L0惩罚

12. 前向选择&＃xff08;贪婪搜索启发&＃xff09;

13. 后向选择与RFE

14. Mallow’s Cp

15. 噪声方差的信息准则

英文原文课件下载地址&＃xff1a;

http://page5.dfpan.com/fs/4l8c6j2272d18259163/

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