改进的支持向量机特征选择算法
针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题，提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。该算法在核特征空间中，利用数据点到分类超平面的距离函数的梯度向量对各个特征的重要性进行排序，省去了已有算法中计算...
特征选择技术资料
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特征选择是机器学习与数据挖掘中的关键步骤，通过减少冗余特征来提高模型性能和效率。广泛应用于信号处理、图像识别及自动化控制等领域，助力工程师优化算法设计，提升系统智能化水平。掌握这一技术不仅能增强数据分析能力，还能促进创新解决方案的开发。探索我们的6454个精选资源，深入理解特征选择方法及其在电子工程中的实际应用案例。
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查看全部10000个资源 »语音识别特征参数选择方法研究
·语音识别特征参数选择方法研究...
RBF神经网络在特征选择中的应用
提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。...
利用最小互信息实现向量的特征选择
利用最小互信息实现向量的特征选择，优化分类器的设计，原创...
基于可分性的多类目标特征选择算法
基于可分性的多类目标特征选择算法这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！...
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