机器学习（西瓜书）注解：第11章 特征选择与稀疏学习
本次更新第11章，特征选择与稀疏学习。针对该章注解有任何问题欢迎在此留言~
其实本章后三节的内容更多属于信号处理领域，前四节虽然在介绍机器学习中的特征选择问题，但也是一个很笼统的介绍，包括“过滤式”算法、“包裹式”算法、“嵌入式”算法也是通用的概念；因此本章与其说是介绍机器学习特征选择的相关知识，倒不如说是介绍机器学习与信号处理交叉领域的相关内容。
西瓜书作者通过11.4节巧妙的将特征选择与稀疏学习联系在一起，不得不说这是一个很好的安排，毕竟稀疏学习也是“学习”嘛~
（网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1QtEiNnk8jMzmbs0KPBN-_w）
第 11 章目录
第 11 章 特征选择与稀疏学习.......................................................................................................1
11.1 子集搜索与评价..............................................................................................................1
11.2 过滤式选择......................................................................................................................1
11.3 包裹式选择......................................................................................................................1
11.4 嵌入式选择与 L1 正则化 ................................................................................................2
1、式(11.5)的解释...........................................................................................................2
2、式(11.6)的解释...........................................................................................................2
3、式(11.7)的解释...........................................................................................................2
4、图 11.2 的解释...........................................................................................................3
5、式(11.8)的解释...........................................................................................................3
6、式(11.9)的解释...........................................................................................................3
7、式(11.10)的推导.........................................................................................................3
8、式(11.11)的解释 ........................................................................................................5
9、式(11.12)的解释.........................................................................................................5
10、式(11.14)的推导.......................................................................................................6
11.5 稀疏表示与字典学习.......................................................................................................9
1、式(11.15)的解释.........................................................................................................9
2、式(11.16)的解释.......................................................................................................10
3、式(11.17)的推导.......................................................................................................10
4、式(11.18)的推导.......................................................................................................10
5、 K-SVD 算法 ............................................................................................................11
11.6 压缩感知.......................................................................................................................13
1、式(11.21)的解释.......................................................................................................13
2、式(11.24)的解释.......................................................................................................13
3、式(11.25)的解释.......................................................................................................13
11.7 本章小节.......................................................................................................................14