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121、（）先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器。{{c1::}}

（）先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器。

在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。

331、包裹式特征选择针对给定学习器进行优化，从最终学习器性能来看，该方法比过滤式选择更好，但由于需多次训练学习器，它的特征选择的计算开销通常比前者要大得多。{{c1::}}

114、我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练（）。{{c1::}}