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feature subset selection

  • 特征子集选择：在机器学习和数据挖掘中，特征子集选择是一种技术，用于从原始特征集中选择一个子集，以减少计算成本和提高模型性能。

网络释义专业释义

  特征子集选择

在数据挖掘过程中， 特征子集选择(feature subset selection，FSS)是数据预处理的重 要步骤之一。通常，数据挖掘的对象是大型数据库，每个记录 包含了许多属性。

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  也称特征子集选择

...四、特征的选择（特征降维） （1）什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择 (Feature Subset Selection , FSS ) ， 或属性选择 ( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。

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短语

optimal feature subset selection 最优特征子集抽取

Dynamic Feature Subset Selection Algorithm 动态特征子集选择算法

  • 特征提取 - 引用次数：5

    The key steps of neural networks pattern recognition are preprocessing and feature subset selection.

    神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取，对于手写体数字识别，本文采用了一种基于字符边缘轮廓的特征提取方法，并用程序实现了这一特征提取过程。

    参考来源 - 基于BP神经网络的手写体数字识别分析与研究
    特征子集选择
  • 特征子集选择

·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress

双语例句

  • And it introduces some algorithms of decision tree learning such as ID3, C4.5 and feature subset selection of Inductive learning.

    介绍了归纳学习中的决策树学习算法如id3、C4.5和特征子集选择问题。

    youdao

  • The feature subset selection is an important problem in machine learning, but the optimal feature subset selection is proves to be a NP hard one.

    特征子集选择问题是机器学习的重要问题。而最优特征子集的选择是NP困难问题，因此需要启发式搜索指导求解。

    youdao

更多双语例句
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- 来自原声例句
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