特徵 (機器學習)
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在機器學習和模式識別中,特徵是被觀測對象的可測量性能或特性[1]。在模式識別、分類和回歸中,信息特徵的選擇、判別和獨立特徵的選擇是有效算法的關鍵步驟。特徵通常是數值型的,但語法模式識別可以使用結構特徵(如字符串和圖)。「特徵」的概念與線性回歸等統計技術中使用的解釋變量有關。
參考資料
[編輯]- ^ Christopher, Bishop. Pattern recognition and machine learning. Berlin: Springer. 2006. ISBN 0-387-31073-8.
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