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摘要:
特征评价和选择是机器学习和模式识别的重要步骤.为了获得稀疏特征子集,结合间隔损失评估策略和L1范数调节技术来获得一种有效的特征选择方法( MLFWL-L1),并将其应用到RBFSVM分类器.实验中,在UCI数据集上将提出的算法与Simba和ReliefF对比表明,验证所提出的算法是一种有效的特征选择方法.
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文献信息
篇名 基于间隔损失和L1范数调节的特征选择方法研究
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 特征选择 间隔损失 L1范数调节
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-10,15
页数 分类号 TP391
字数 3491字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2163.2012.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李东 哈尔滨工业大学软件学院 109 975 16.0 27.0
2 马培军 哈尔滨工业大学软件学院 93 639 14.0 20.0
3 潘巍 哈尔滨工业大学软件学院 3 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
间隔损失
L1范数调节
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
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