In this chapter, we explore three g

In this chapter, we explore three greedier variants of the forward selection method. Our investigation shows that the greediness of the feature selection algorithms greatly improves the efficiency, while does not corrupt the correctness of the selected feature set so that the prediction accuracy using the selected features remains satisfactory. As an application, we apply feature selection to a prototype system of Chinese and Japanese handwriting recognition

Kết quả (Việt) 1:

Trong chương này, chúng tôi khám phá ba greedier Phiên bản của phương pháp lựa chọn chuyển tiếp. Điều tra của chúng tôi cho thấy rằng tham thuật toán lựa chọn tính năng rất nhiều cải thiện hiệu quả, trong khi không làm hỏng sự đúng đắn của tính năng đã chọn thiết lập để cho độ chính xác dự đoán bằng cách sử dụng các tính năng đã chọn vẫn thỏa đáng. Như là một ứng dụng, chúng tôi áp dụng lựa chọn tính năng cho một hệ thống mẫu thử nghiệm của Trung Quốc và Nhật bản nhận dạng chữ viết

Kết quả (Việt) 2:

Trong chương này, chúng tôi khám phá ba biến thể tham lam của các phương pháp lựa chọn về phía trước. Điều tra của chúng tôi cho thấy rằng sự tham lam của các thuật toán lựa chọn tính năng cải thiện đáng kể hiệu quả, trong khi không tham nhũng chính xác của các tính năng lựa chọn thiết lập để cho độ chính xác dự đoán bằng cách sử dụng tính năng lựa chọn vẫn là thỏa đáng. Là một ứng dụng, chúng tôi áp dụng lựa chọn tính năng để một hệ thống nguyên mẫu của Trung Quốc và Nhật Bản nhận dạng chữ viết