اختيار المميزات
اختيار المميزات أو اختيار الأبعاد هي التقنية التي تستخدم بكثرة في التعلم الآلي لاختيار مجموعة جزئية من المميزات لمجموعة بيانات من أجل بناء نموذج تعليم مستقر.[1][2][3] تساعد علمية اختيار الميزات على إعطاء فهم أوضح للناس حول البيانات عن طريق إخبارهم بالميزات الهامة للبيانات وعلاقتها مع بعضها البعض.
اقرأ أيضاً
مراجع
- Xuan, P.؛ Guo, M. Z.؛ Wang, J.؛ Liu, X. Y.؛ Liu, Y. (2011)، "Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs"، Genetics and Molecular Research، 10 (2): 588–603، doi:10.4238/vol10-2gmr969، PMID 21491369.
- ArXiv q-bio/0311039 نسخة محفوظة 22 يونيو 2017 على موقع واي باك مشين.
- Roffo, Giorgio؛ Melzi, Simone (سبتمبر 2016)، "Features Selection via Eigenvector Centrality" (PDF)، NFmcp2016، مؤرشف من الأصل (PDF) في 12 نوفمبر 2016، اطلع عليه بتاريخ 12 نوفمبر 2016.
- بوابة روبوتيات
- بوابة إحصاء
- بوابة رياضيات
- بوابة علم الحاسوب
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.