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_\