FSL-SP的研究

摘要：

在机器学习领域,特征选择对于提高学习机器的性能和效率具有重要意义,但是当前特征选择算法普遍存在着具体实现独立性强、可扩展性差的问题,使得对多种算法性能的统一对比评估实施困难,算法的替换和扩展比较复杂.以面向对象的设计理念为指导,基于设计模式中的策略模式,提出特征选择算法工具库FSL的设计构想,通过将一些常用的特征选择算法按照策略模式进行包装,以便机器学习算法用户的使用,同时确保其较强的可扩展性.

关键词：机器学习、特征选择、策略模式、FSL-SP

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：上海市高等学校青年科学基金01QN59;上海市高等学校科学技术发展基金04AB29

在线出版日期：2007-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：182-184