Feb, 2012
特征智能核套索法进行高维特征选择
High-Dimensional Feature Selection by Feature-Wise Kernelized Lasso
Makoto Yamada, Wittawat Jitkrittum, Leonid Sigal, Eric P. Xing, Masashi Sugiyama
TL;DR本文介绍了一种基于 Least Absolute Shrinkage 和 Selection Operator(Lasso)的特征选择方法,通过使用核函数来捕捉非线性的输入输出关系,并采用基于核的独立度量来找到与输出值具有强统计依赖关系的非冗余特征。实验结果表明,该方法在具有数千个特征的场景下具有很好的效果。