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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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VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

📅 👤 c12228
SVM 多项式 风险 准则

Visual C++实用图像处理专业教程_陈兵旗(pdf) 本书共分13章。第1章介绍了图像处理的发展现状和图像处理的基本特点；第2章介绍了图像处理的基本概念，以及Visual C++图像处理编程的基本方法。以后各章分别介绍了区域分割与提取、边缘检测与提取、图像平滑、图像增强、特征选择与描述、...

📅 👤 我干你啊
Visual 图像处理 分

CRF工具包，最新版，windows下使用，已编译好可直接使用。分词，特征选择，机器学习...

📅 👤 zhengjian
CRF 工具包

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Visual C++实用图像处理专业教程_陈兵旗(pdf) 本书共分13章
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