特征選擇一般使用三個主要方法，filter，wrapper和embedded方法，那能不能結合現在比較火的深度學習來進行特征選擇呢，看了一些其他人的想法，大都是特征數少而樣本多進行選擇，根據添加或洗掉特征比較最后模型的好壞來選擇較好特征，但是如何樣本少，而特征有上千上萬個，該如何進行特征選擇呢，有沒有大牛有一些想法的，或者有參考資料可參考的，感謝感謝
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uj5u.com 2020-09-10 02:04:30 more01 開門見山 隔一個月發一篇文章，不過分。 首先回顧一下《微信系結手機號資料庫被脫庫事件》，我也是第一時間得知了這個訊息，然后跟蹤了整件事情的經過。下面是這起事件的相關截圖以及近日流出的一萬條資料樣本： 個人認為這件事也沒什么，還不如關注一下之前45億快遞資料查詢渠道疑似在近日復活的訊息。 訊息是 ......
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