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特徵選取     
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特徵選取（feature selection），又稱子集選取（subset selection），通常使用於機器學習領域，乃是結合學習演算法，依據特定的效能評估指標，從原有的特徵集合中挑選出具有鑑別能力且有效的特徵，藉以決定最佳的特徵子集合，使其效能指標達到最佳化的過程。簡單來說，特徵選取是希望盡量在無損於學習演算法效能的情況下，過濾掉沒有效用、不具有關鍵影響力，以及有著重複或類似鑑別能力的雜訊特徵，最後僅保留下真正對效能指標有影響的特徵，以達到降低特徵空間（feature space）維度（即，特徵數量）的目的。此舉不但能夠減少學習演算法計算時的複雜度，提高機器學習的效率，還可以進一步提升效...
Dash, M., & Liu, H. (1997). Feature selection for classification. Intelligent Data Analysis, 1(1-4), 131-156.Liu, H., & Motoda, H. (1998). Feature extraction, construction and selection: A data mining perspective. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.Liu, H., & Motoda, H. (1998). Feature selecti...
徵     
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召集。如：「徵兵」、「徵召」、「緩徵」。
收取。如：「徵收」、「徵稅」、「開徵」、「課徵」。
公開尋求、招請。如：「徵求」、「徵聘」、「徵稿」、「徵婚」、「徵才」、「徵文比賽」。
現象、跡象。如：「徵兆」、「特徵」。
證明。如：「徵驗」、「徵信」。
古代五音之一。如：「宮、商、角、徵、羽。」
選     
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挑揀。如：「挑選」、「選擇」、「選拔」。
推舉。如：「民選」、「票選」、「競選」、「選賢與能」。
被挑出的人、物。如：「人選」、「選手」、「一時之選」。
經挑揀而編輯成冊的作品。如：「文選」、「詩選」、「小說選」。
取     
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拿。如：「取款」、「收取」、「各取所需」、「探囊取物」。
選擇所需。如：「選取」、「錄取」、「取景」、「取道」、「取名」、「就地取材」。
尋求。如：「取暖」、「取笑」、「自取滅亡」、「飲酒取樂」。
接受。如：「吸取」、「聽取」、「分文不取」。
得到。如：「取信於人」。
特     
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與眾不同、和一般人不一樣的。如：「特別」、「特等」、「特徵」、「特大號」、「特立獨行」。
特別、專門。如：「特寫」、「特地」、「特派」。
但、只是。如：「不特」、「非特」。
特徵     
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1.特地徵召或召集。《後漢書．卷三○下．郎顗襄楷列傳．郎顗》：「宜蒙特徵，以示四方。」《魏書．卷八四．儒林列傳．盧景裕》：「聞景裕經明行著，驛馬特徵。」
2.事物特殊的徵象、標誌。如：「猴子紅色的臀部，是其特徵之一。」清．徐珂《清稗類鈔．文學類．中外文字之比較》：「然謂其為多字之國則可，謂其文字之增加，即為一國文化進步之特徵，似尚有說焉。」
徵選     
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公開徵求挑選。如：「某機關將公開徵選三名工讀生來擔任詢問臺服務的工作。」
選取     
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挑選取用。如：「他在多張相片中選取滿意的參加攝影比賽。」
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