机器学习第九次
一、用自己的话描述出其本身的含义:
1、特征选择
2、PCA
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
答:一、特征选择就是特征降维中进行人工选择的方式,主观性剔除不要的特征。而PCA则是特征降维中除了特征选择的另一种降维方法,中文名为主成分分析技术,他的作用是尽可能降低原数据的维数,简化数据。
二、两者本质都是特征降维技术,主要区别就在于特征选择可以用去特征量少,适合人工筛选,以及部分特征的相关度高,容易消耗计算耗能的数据,而PCA则适用于成百上千条特征的数据
相关推荐
卖小孩的咖啡 2020-05-01
sxyhetao 2020-05-01
playoffs 2020-03-20
五小郎的学习笔记 2019-06-27
littletingting 2019-06-19
yyHaker 2019-04-14
拉风小宇 2019-03-26
CYJ0go 2019-02-11
自然语言处理技术 2018-10-09
Evan 2018-10-28
ximingri 2018-07-16
ferriswym 2018-06-28
拉风小宇 2018-09-12
zidingxiangyu 2018-07-20
zombee0 2019-04-15
weiweipig 2018-07-11
AsiaLee 2018-07-08
MacTrack 2018-06-23