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
  1. 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. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  2. ArXiv q-bio/0311039 نسخة محفوظة 22 يونيو 2017 على موقع واي باك مشين.
  3. Roffo, Giorgio; Melzi, Simone (September 2016). "Features Selection via Eigenvector Centrality" (PDF). NFmcp2016. مؤرشف من الأصل (PDF) في 12 نوفمبر 2016. اطلع عليه بتاريخ 12 نوفمبر 2016. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
    • 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.