SPA前向特征选择方法简介
SPA（连续投影算法）是一种前向特征变量选择方法，通过向量的投影分析来选择最优特征波长。它通过将波长投影到其他波长上，并比较投影向量的大小，选择投影向量最大的波长作为待选波长。然后，基于矫正模型选择含有最少冗余信息和最小共线性的特征波长组合。
特征选择
当前话题为您枚举了最新的特征选择。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
Python候选消除算法实现特征选择与模型验证
候选消除算法的 Python 实现，挺适合刚接触机器学习的你去理解特征选择的过程。用的是常规的 pandas、numpy，加上一点点 sklearn 做模型验证，整体结构清晰，逻辑也不绕。适合做分类问题的数据预，比如用户标签提取或者医疗数据这种带离散特征的数据，效果还蛮不错的。
harmonyos2-Py_FS:用于特征选择的Python包
和声2 Py_FS：用于特征选择的Python包Py_FS是一个工具箱，完全专注于使用Python作为底层编程语言的特征选择(FS)。它具有类似自然启发的进化特征选择算法、过滤方法和简单的评估指标等功能，有助于在不同数据集上轻松应用和比较不同特征选择算法。它仍处于开发阶段。我们希望进一步扩展这个包，
面向任意维输入的基于凸模型的可微最小特征选择
介绍了一种基于凸模型的可微最小特征选择算法，该算法可用于任意维输入。该算法以凸模型的优化为核心，通过迭代更新模型参数和特征子集来实现特征选择。实验结果表明，该算法在各种数据集上都取得了良好的性能。
Matlab 2018B及以上版本RF分类特征选择算法基于随机森林算法的特征筛选
基于 Matlab 2018B 及以上版本的 RF 分类特征选择算法，逻辑清晰、上手快。数据准备、模型训练、特征筛选一条龙，代码也贴心地给出来了，适合想玩转随机森林特征选择的朋友。
特征点检测
OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
特征码修改MyCCL
特征码修改MyCCL
A矩阵m重特征值的特征向量
设A为一个n阶矩阵，λ为A的m重特征值。若存在k个线性独立的特征向量与λ对应，则称λ为A的m重特征值，这些特征向量构成A的特征子空间。
OpenCV特征点匹配优化
OpenCV2.4.4现支持多图像配准，结果保存于Result文件夹
Kotlin生物特征认证库
Assure是Kotlin库，它提供快速、便捷的生物特征认证功能。