and their dissimilar sensitivities

and their dissimilar sensitivities to sample differences are in use for feature selection which is based on a simple idea of the even-odd decomposition. SPCA is built on the fact that PCA can be written as a regression-type resource issue, with a quadratic forfeit; the lasso forfeit can then be directly merged into the retreat criterion, tends to a modified PCA with sparse loadings

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

และความไวต่อความแตกต่างอย่างแตกต่างกันของพวกเขาถูกใช้สำหรับการเลือกคุณลักษณะที่เป็นไปตามความคิดเรียบง่ายของการย่อยสลาย even-odd SPCA อยู่บนความจริงที่ว่า PCA สามารถเขียนเป็นการถดถอยชนิดทรัพยากรปัญหา ยึดกำลังสอง ยึดแบบ lasso สามารถแล้วตรงผสานกันเข้าเกณฑ์การพักผ่อน มีแนวโน้มที่ PCA แก้ไขด้วยรับน้ำหนักที่ห่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

และความเปราะบางแตกต่างกันของพวกเขาตัวอย่างความแตกต่างในการใช้งานสำหรับการเลือกคุณลักษณะซึ่งอยู่บนพื้นฐานความคิดที่เรียบง่ายของการสลายตัวแม้จะแปลก SPCA ถูกสร้างขึ้นบนความจริงที่ว่า PCA สามารถเขียนได้เป็นปัญหาทรัพยากรถดถอยชนิดที่มีความสูญเสียกำลังสอง; ปรับเชือกจากนั้นจะสามารถรวมโดยตรงในเกณฑ์ที่พักผ่อนที่มีแนวโน้มที่จะแก้ไขด้วย PCA loadings เบาบาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความไวและแตกต่างกันของความแตกต่างในการเลือกตัวอย่างใช้คุณลักษณะซึ่งจะขึ้นอยู่กับความคิดง่ายๆของการย่อยสลายก็แปลก SPCA ตั้งอยู่บนความจริงที่ว่าระบบสามารถเขียนเป็นสมการประเภททรัพยากร ปัญหากับริบกำลังสอง ; บ่วงถอนตัวแล้วได้โดยตรง ผสานเข้าหนีเกณฑ์ มีแนวโน้มที่จะ การกระทำ PCA กับป่าโปร่ง