首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
selecti2专题
Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selecti2
第三节主要以理论推导为主,主要是为了推导出最大条件似然问题可以近似为最小化条件互信的问题: arg max θ L ( θ , D ) = arg min θ I ( X θ ~ ; Y ∣ X θ ) \arg\max_{\theta}\mathcal{L}(\theta,\mathcal{D})=\arg\min_\theta I(X_{\tilde\theta};Y|X_\
阅读更多...