本章学习特征选择和稀疏学习
在开始之前，我们给出不同专业中对数据的不同称谓，便于清楚理解。
统计学家常称它们为观测（observation）和变量（variable）； 数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field）； 数据挖掘/机器学习学科的研究者则习惯把它们叫做样本/示例（example/instance）和属性/特征（attribute/feature）。
特征选择其实本质是降维，但是和之前的降维方法不同，特征选择直接选掉了一部分参数。有在预处理阶段就进行筛选的，也有在学习过程中进行参数选择的。
<aside> ⚠️ 咕了，因为用的不多
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