【24h】

Generalized Branch and Bound Algorithm for Feature Subset Selection

机译:特征子集选择的广义分支定界算法

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摘要

Branch and bound algorithm is a good method for feature selection which finds the optimal subset of features of a given cardinality when the criterion function satisfies the monotonicity property. To find an optimal feature subset of a different cardinali
机译:分支定界算法是一种很好的特征选择方法,当标准函数满足单调性时,它会找到给定基数的最优特征子集。查找其他基数的最佳特征子集

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