【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——特徵選擇
本課件的主要內容如下：
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上次課程回顧：尋找“真實”模型
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資訊準則
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貝葉斯資訊準則
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關於食物過敏
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特徵選擇
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全基因組關聯分析
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“迴歸權重”方法
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搜尋評分法
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評分函式的選擇
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“特徵數量”懲罰
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L0懲罰
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前向選擇（貪婪搜尋啟發）
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後向選擇與RFE
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Mallow’s Cp
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噪聲方差的資訊準則
英文原文課件下載地址：
http://page5.dfpan.com/fs/4l8c6j2272d18259163/
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