第八章-特征选择与提取PPT课件.pptx

特征选择与提取特征选择和特征提取是机器学习和数据挖掘中的关键步骤。通过识别和提取数据中最重要的特征,可以大大提高模型的性能和泛化能力。本章将系统地介绍这两个重要的预处理技术,让您了解如何更好地准备数据,为后续建模和预测奠定基础。BabyBDRR

课程大纲第一部分本课程分为三个主要部分。第一部分将介绍特征选择的概念及其重要性。第二部分第二部分将深入探讨三种主要的特征选择方法:过滤式、包裹式和嵌入式。并介绍各种具体算法。第三部分最后，课程将介绍特征提取的概念,包括主成分分析、线性判别分析等经典方法。总结通过本课程的学习,学生将掌握特征工程的基础知识和常用技巧,为后续的机器学习实践奠定基础。

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