I denna undersökning, w e review arbete i maskininlärning om metoder för hantering av datamängder som innehåller stora mängder irrelevant information. Vi fokuserar på två k ey frågor: problemet med att välja relevanta funktioner, och problemet med att välja relevanta exempel. Vi beskriver de framsteg som gjorts inom dessa ämnen i både empiriskt och teoretiskt arbete inom maskininlärning, och vi presenterar en allmän ram som vi använder för att jämföra olika metoder. Vi avslutar med några utmaningar för framtida arbete på detta område. Även en lierad med
Arbetet i REF diskuterar olika utvecklingar inom maskininlärning till problemet att välja relevanta funktioner, och problemet med att välja relevanta exempel som annars är funktionen urvalsproblem som för närvarande behandlas i denna forskning.
Selection of relevant features and examples in machine learning
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}