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d*****u
发帖数: 17243
1
应该是比较基础的问题
我有一些三维的数据,每个维度都是实数,
但是实际上值的分布比较分散,类似一些不同mean的正态分布重叠在一起
(或者理解成都是离散量加噪声)
在用机器学习的方法把数据分成两类以后
发现某一个维度的变化对分类的影响最大
我想知道,如果完全从数据出发,怎么定义和计算某分量的这种“重要性”
是用信息熵吗?我以前接触的都是nominal feature的
s*******g
发帖数: 483
2
fisher score
1
(共1页)
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