The feature selection problem has b

The feature selection problem has been studied by the statistics and machine learning communities for many years. It has received more attention recently because of enthusiastic research in data mining. According to [John et al., 94]’s definition, [Kira et al, 92] [Almuallim et al., 91] [Moore et al, 94] [Skalak, 94] [Koller et al, 96] can be labelled as “filter” models, while [Caruana et al., 94] [Langley et al, 94]’s research is classified as “wrapped around” methods. In the statistics community, feature selection is also known as “subset selection”, which is surveyed thoroughly in [Miller, 90]

Kết quả (Việt) 1:

Vấn đề lựa chọn tính năng đã được nghiên cứu bởi các số liệu thống kê và máy học tập cộng đồng trong nhiều năm. Nó đã nhận được nhiều sự chú ý gần đây vì các nghiên cứu nhiệt tình trong khai thác dữ liệu. Theo [John et al., 94] của định nghĩa, [Kira và ctv., 92] [Almuallim và ctv., 91] [Moore và ctv., 94] [Skalak, 94] [Koller và ctv., 96] có thể được dán nhãn là "lọc" mô hình, trong khi [Caruana et al., 94] [Langley et al, 94] của nghiên cứu được phân loại như "bọc quanh" phương pháp. Cộng đồng thống kê, lựa chọn tính năng này cũng được gọi là "lựa chọn tập con", mà được khảo sát kỹ lưỡng trong [Miller, 90]

Kết quả (Việt) 2:

Vấn đề lựa chọn tính năng này đã được nghiên cứu bởi các số liệu thống kê và các cộng đồng học máy trong nhiều năm. Nó đã nhận được sự chú ý nhiều hơn bởi vì thời gian gần đây của nghiên cứu nhiệt tình trong khai thác dữ liệu. Theo [John et al., 94] 's định nghĩa, [Kira et al, 92] [Almuallim et al., 91] [Moore et al, 94] [Skalak, 94] [Koller et al, 96] có thể được dán nhãn là mô hình "bộ lọc", trong khi [Caruana et al., 94] [Langley et al, 94] 's nghiên cứu được phân loại là "quấn quanh" phương pháp. Trong cộng đồng thống kê, lựa chọn tính năng này được gọi là "lựa chọn tập hợp con", được khảo sát kỹ lưỡng trong [Miller, 90]