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Jan, 2024
通过探索分布结构来研究特征
Study Features via Exploring Distribution Structure
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Chunxu Cao, Qiang Zhang
TL;DR
基于数据集的概率建模和对噪声的鲁棒性广泛测量，本文提出了一种新的数据冗余度测量框架和检测标准，并使用确定性和随机优化技术开发了新的数据冗余度减少方法。我们在基准数据集上进行的实验表明了我们方法的有效性，并为监督和无监督学习问题提出了一种新的特征选择视角和提出了有效且鲁棒的方法。
Abstract
In this paper, we present a novel framework for
data redundancy measurement
based on
probabilistic modeling
of datasets, and a new criterion for
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