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BGP多线服务器租用筛选器试图在特征丛林中进行清洗，它独立于后续使用的任何机器学习方法。它基于统计方法找出冗余或无关特征。一般来讲，筛选器的工作流所图：BGP多线服务器租用
通过使用相关性，很容易看到特征之间的线性关系。这种关系可以用一条直线来拟合。在下面这些图中，我们可以看到不同程度的相关性，以及一个用红色虚线描绘出的潜在线性依赖关系一个拟合的一维多项式。每幅图上方的相关系数是用皮尔逊相关系数计算出来的，采用的是里的函数。

BGP多线服务器租用给定两个大小相等的数据序列，它会返回相关系数值和p值所组成的元组。p值是该序列产生于一个不相关系统的概率。换句话说，p值越高，我们越不能信任这个相关系数：BGP多线服务器租用
机器学习中如何用筛选器检测冗余？
在第一种情况下，知道这两个序列是相关的。而在第二种情况下，我们仍然有一个非零的r值。

BGP多线服务器租用然而，p值基本上告诉这个系数是什么样的，不应对它过多关注。
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在前三个具有高相关系数的情形中，我们可能要把X1或X2扔掉，因为它们似乎传递了相似的信息。

BGP多线服务器租用然而在最后一种情况中，我们应该所两个特征都保留。在应用中，这种决策当然是由p值驱动的。

BGP多线服务器租用尽管这种方法在前面这个例子中工作得不错，但在实际应用中却并不好。基于相关性的特征选择方法的一个最大缺点就是，它只能检测出线性关系）。如果在非线性数据中使用相关性，就有问题了。

BGP多线服务器租用除右下图以外的所有图中，尽管人的眼睛可以立即看到X1或X2之间的关系，却没法发现相关系数。很明显，相关性在检测线性关系中是很有用的，但对于其他关系就不行了。而对于非线性关系，可以用互信息。




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