Univariate Feature Selection 单变量特征选择 最简单，最快的方法是基于单变量统计检验 统计label对每个单一特征的依赖程度 在scikit-learn特征选择模块中，feature_selection.SelectKBest
从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一 例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征
此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE，所谓的dfc就是deep feature consistent，原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss
最左侧 Feature name 列对应的就是该 ES 标准下具体的特性： ?
原文地址：Package by feature, not layer Package by feature, not layer The first question in building an application
1、feature arc注册 VNET_FEATURE_ARC_INIT将注册feature arc，主要初始化feature类的名称、起始及结束node名字及记录arc索引的指针地址。
一.作用 与media query（媒体查询）类似，feature query（特性查询）也是一种条件样式，仅在支持特定样式规则的环境应用指定的一组样式： The @supports CSS at-rule
theme: smartblue Angular Feature Modules 创建FModule: ng generate module <module-name> 输出内容: app/ <
1, n=Inf) DEfeature<-DEfeature[order(abs(DEfeature$logFC),decreasing = T),] head(DEfeature) 前几个差异最大的feature
3、Feature Pyramid Networks我们的目标是利用ConvNet的金字塔式特征层次结构，它具有从低到高的语义，并构建一个自始至终具有高级语义的特征金字塔。
原文地址 ： https://medium.com/pulselive/a-quick-look-at-feature-on-feature-dependencies-in-android-gradle-plugin
This recipe along with the two following it will be centered around automatic feature selection.
添加一个新功能时，你肯定不希望因为一些实验性质的代码，把主分支搞乱了，所以，每添加一个新功能，最好新建一个feature分支，在上面开发，完成后，合并，最后，删除该feature分支。
Zion项目我们采用Feature Branch Workflow，即每个特性在branch中开发，master始终保持稳定。
在这篇文章中，您会了解到特征选择（feature selection），下一次您可以使用同种类型的方法和一个有制可循的清单，以供您在需要选择机器学习模型特征时使用。
已经可以从图像中提取基于形状的特征，如何使用这一组特征来检测整个对象，以山峰图像角点检测举例：
using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature
要创建特征列，请调用 tf.feature_column 模块的函数。
我们将背景不变的部分称为 BoardCanvas，和交互相关的 Canvas 称为 Feature Canvas。今天主要简单来讲一下 Feature Canvas 这层的设计。
FXY这个名字一方面代表这款工具的目的是从原始安全数据中获取Feature X和Feature Y用于对接人工智能算法，另一方面寓意着人工智能的本质，函数Y=F(X)。
