اختيار المميزات

نسخة مفحوصة من هذه الصفحة اعتمدت في 25 سبتمبر 2020 بناء على هذه النسخة.

اختيار المميزات أو اختيار الأبعاد هي التقنية التي تستخدم بكثرة في التعلم الآلي لاختيار مجموعة جزئية من المميزات لمجموعة بيانات من أجل بناء نموذج تعليم مستقر.^[1]^[2]^[3] تساعد علمية اختيار الميزات على إعطاء فهم أوضح للناس حول البيانات عن طريق إخبارهم بالميزات الهامة للبيانات وعلاقتها مع بعضها البعض.

مراجع

^ Xuan، P.؛ Guo، M. Z.؛ Wang، J.؛ Liu، X. Y.؛ Liu، Y. (2011). "Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs". Genetics and Molecular Research. ج. 10 ع. 2: 588–603. DOI:10.4238/vol10-2gmr969. PMID:21491369.
^ ArXiv q-bio/0311039 نسخة محفوظة 2017-06-22 في Wayback Machine
^ Roffo، Giorgio؛ Melzi، Simone (سبتمبر 2016). "Features Selection via Eigenvector Centrality" (PDF). NFmcp2016. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2016-11-12. اطلع عليه بتاريخ 2016-11-12.

هذه بذرة مقالة عن الرياضيات او موضوع متعلق بها بحاجة للتوسيع. فضلًا شارك في تحريرها.

[1] Xuan، P.؛ Guo، M. Z.؛ Wang، J.؛ Liu، X. Y.؛ Liu، Y. (2011). "Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs". Genetics and Molecular Research. ج. 10 ع. 2: 588–603. DOI:10.4238/vol10-2gmr969. PMID:21491369.

[2] ArXiv q-bio/0311039 نسخة محفوظة 2017-06-22 في Wayback Machine

[3] Roffo، Giorgio؛ Melzi، Simone (سبتمبر 2016). "Features Selection via Eigenvector Centrality" (PDF). NFmcp2016. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2016-11-12. اطلع عليه بتاريخ 2016-11-12.

[1]

[2]

[3]

اقرأ أيضاً

مراجع