131.007 Unsupervised Learning - Feature Selection | 非监督学习 - 特征选择

1 Why?

• Reason1 Knowledge Discovery
  (about human beings limitaitons)
• Reason2 Cause of Dimensionality (维度灾难)
  (about ML algorithm itself)
  所需的数据量会根据你所拥有的特征数量以指数速度增长

  2 NP-Hard Problem

arbitrarily choose m features from n features （m≤n）,don‘t know what m truely is before you choose.

复杂度 exponentail

NP-hard，其中，NP是指非确定性多项式（non-deterministic polynomial，缩写NP）。所谓的非确定性是指，可用一定数量的运算去解决多项式时间内可解决的问题。
NP-hard问题通俗来说是其解的正确性能够被“很容易检查”的问题，这里“很容易检查”指的是存在一个多项式检查算法。相应的，若NP中所有问题到某一个问题是图灵可归约的，则该问题为NP困难问题。

3 Solution: Filtering & Wrapping | 解决方法 过滤&封装

3.1 Filtering | 过滤

先对特征进行过滤，然后将其传递至学习算法（图示 ）
+ Speed (pros)
- Ignores the learning problem(cons)

3.2 Wrapping | 封装

对特征的搜索针对你的学习算法展开
+ take model bias into accounts
- so.... slow

Relevance vs Usefulness

• Relevance ～ information
• Usefulness ～ Error

原文地址：https://www.cnblogs.com/Neo007/p/9220044.html