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机器学习应用中特征缺失研究
An Overview of Feature Missing in Machine learning applications

作  者: ;

机构地区: 深圳信息职业技术学院

出  处: 《深圳信息职业技术学院学报》 2012年第3期28-32,37,共6页

摘  要: 特征缺失是机器学习应用领域研究中必须面对的问题。根据特征缺失研究的基础与发展,分别阐述了特征缺失的种类与模式、特征缺失的处理方法以及实现工具,并在此基础上对特征缺失的处理进行了总结与归纳。最后,讨论了特征缺失研究存在的问题,指出了研究的方向。 Feature missing is a problem that must be faced in the research field of machine learning applications. According to the feature missing research and development, respectively elaborated type and mode of feature missing, feature missing of processing methods and tools, and were summarized and categorized based on feature missing processing. Finally, we discuss the problem of feature missing study and pointed out that the direction of the research.

关 键 词: 特征缺失 特征向量 不完整数据 机器学习

领  域: [自动化与计算机技术]

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