irober的博客

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选自http://thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv

特征选择常见方法Filter1、去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance）2、单变量特征选择 (Univariate feature selection)Wrapper3、递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)Embedding4、使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromModel)5、将特征选择过程融入pipeli

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