电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》课程 第9讲特征选择 9 Feature Selection 郝家胜(Jiasheng Hao) Ph.D.,Associate Professor Email:hao@uestc.edu.cn School of Automation Engineering,Center for Robotics University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》课程 Email: hao@uestc.edu.cn School of Automation Engineering, Center for Robotics University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731 郝家胜 (Jiasheng Hao) Ph.D., Associate Professor 第9讲 特征选择 9 Feature Selection
引言 956 口模式识别系统的典型构成 ·有已知样本情况：监督模式识别 分类器设计（训练） 信息获取与预处理 特征提取与选择 分类决策（识别） ·无已知样本情况：非监督模式识别 聚类（自学习） 信息获取与预处理 特征提取与选择 结果解释 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 o 模式识别系统的典型构成 引言
引言 好瓜还是坏瓜？ 特征是否适合 我们的任务？ 分类任务 好瓜 西瓜特征 分类器 (SVM,Beyes,KNN.....) 坏瓜 原始特征：西瓜{颜色，根蒂，敲声，纹理，触感.} 以往研究，是特征固定，研究重点是分类器 电于科技大字研究生《梗式识别与机器宇习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 引言
引言 口为什么要做特征选择和特征提取？ 口二者有何区别？ ▣怎么做好特征选择和特征提取？ 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 o 为什么要做特征选择和特征提取？ o 二者有何区别？ o 怎么做好特征选择和特征提取？ 引言
主要内容 /956 ■模式特征 ■类别可分离性判据 ■特征的选择 ■讨论 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 主要内容 n模式特征 n类别可分离性判据 n特征的选择 n讨论