1、“.....选取低维数据集和高维数据集进行仿真分析，将所提算法与和进行仿真对比分析，实验中对算法的平均准确率及可扩展性两个个性能指标进择前个特征形成候选特征子集然后，利用分类器的分类精度评估候选特征，通过反向传播将模拟结果更新到迭代路径上所有选择的节点最后，选择高精度的候选特征作为最佳特征子集。仿真结果表明，对比和算法，算法具有良好的可扩展性，且分类精度高。关键词可扩展性数理统计特征选择相关特征蒙特卡罗树搜索高维数据高维数据特征选择相关特征蒙特卡罗探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文点的任何路径构成特征子集。因此，目标是找到提供最佳奖励即准确性的路径。该算法使用遍历特征选择树并选择其中个路径。选择遵循树策略，算法遍历已经扩展的树，从根节点到当前节点具有扩展子节点的非终止节点......”。

2、“.....如果在级上选择节点，则证明特征在以前的迭代中为高奖励做出贡献，添加在特征子集中。另方面，如是∅，表示没有选择任何特征。任何节点在级别上都有两个子节点和∅，其中。模拟模拟步骤由默认策略控制，随机选择个来自扩展子节点到叶节点的路径，因此，当前特征子集中包含或排除剩余的未扩展特征的概率样。假设扩展的子节点在当前的迭代中，特征包含在选择步骤和扩展步骤树策略期间的初始特征子集中，剩余的特征根据模拟选择是对高维数据进行降维的有效方法，目标是在保持数据底层结构的同时找到最重要的特征，实现高分类精度和降低计算复杂度，。在特征选择树中，节点代表特征被选择了，∅表示特征未被选择。从根节点到叶节点的任何路径构成特征子集。因此，目标是找到提供最佳奖励即准确性的路径。该算法使用遍历特征选择树并选择其中个路径。选择遵循树策略，算法遍历已经扩展的树......”。

3、“.....通过消除冗余或不相关的特征来识别数据集中最重要和最相关的特征，从而提高分类精度和降低计算复杂度。文中提出混合蒙特卡罗树搜索特征选择算法，首先，根据蒙特卡罗树搜索方法迭代生成个初始特征子集，利用算法过滤选择前个特征形成候选特征子集然后，利用分类器的分类精度评估候选特征，通过反混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法。首先，根据蒙特卡罗树搜索方法迭代生成个初始特征子集，采用算法过滤选择前个特征形成候选特征子集然后，采用分类器的分类精度评估候选特征，通过反向传播将模拟结果更新到迭代路径上所有选择的节点最后，选择高精度的作为最佳特征子集。仿真结果表明，对比和算法，算法具有良好的可扩和过滤有两种不同的设置。低维数据集和高维数据集分别设置为和，对于低维数据集，选择和分析特征总数的前......”。

4、“.....但不是多余的。因此，仅选择顶部，的特征。表仿真数据集仿真结果分析为了对比分析不同算法的分类精度，分别在个数据集中仿真平均准确率，对比如图所示。图中上获胜模拟的计数。所提出的特征选择算法模型如图所示。探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文。本文使用分类器进行奖励分类精度计算，是非参数，最简单最有效的学习算法。使用作为过滤方法，它的关键思想是根据特征值在彼此接近的样本之间的区别来估计他们的权重，根据类标签对特征进行排名。算法代码如下仿真分析数据集算法在不围棋博弈中的实现韶关学院学报，刘云，肖雪，黄荣乘混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法的优化信息技术，基金国家自然基金资助项目。模型建立蒙特卡罗搜索有个步骤即选择，扩展，模拟和反向传播。在选择期间，搜索树从根节点遍历到非终端具有未扩展子节点的节点......”。

5、“.....从新的子节点进行随机模拟，探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文展性，且分类精度高。在进步的研究中，将考虑高维不平衡数据特点，改进算法。参考文献胡晶云计算海量高维大数据特征选择算法研究计算机仿真，朱合兴基于蒙特卡罗树搜索的预测状态表示模型获取及特征选择研究厦门厦门大学，梁国军，谢垂益，胡伶俐，等算法在不围棋博弈中的实现韶关学院学报，刘云，肖雪，黄荣乘混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法的优化信息技术，基金国家自然基金资助项表明算法可扩展性好。为了说明的蒙特卡罗搜索策略的有效性和算法性能，将算法平均准确率和选择的特征列于表中。从表中可看出选择极少数特征就能使分类精度得到极大提高，表中的最后列显示了没有特征选择的分类精度......”。

6、“.....提出中不同特征的平均准确率表比较不同算法平均准确率选择特征和未选择特征结束语针对如何有效提高高维数据的分类精度和降低计算复杂度问题，提出混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法。首先，根据蒙特卡罗树搜索方法迭代生成个初始特征子集，采用算法过滤选择前个特征形成候选特征子集然后，采用分类器的分类精度评估候选特征，通过反向传播将模拟结果更新到迭代路同特征的平均准确率由图可看出，算法在低维数据集中平均准确率高于和算法，这是由于混合式蒙特卡罗树能快速搜索找到最优特征子集，从而提高算法分类精度。图中不同特征的平均准确率由图可以看出，算法在高维数据集中平均准确率高于和算法，而且当数据特征的维度越大时，混合蒙特卡罗树搜索性能更好，分类精度更高，和参数设置为了验证本文所提算法的性能，选取低维数据集和高维数据集进行仿真分析......”。

7、“.....实验中对算法的平均准确率及可扩展性两个个性能指标进行了分析。数据集详细信息如表所示。文本进行倍交叉验证，其中倍用作测试集，剩余倍用于训练和验证。将所有数据集的缩放因子修正为，终止标准到到达终止节点，模拟奖励也在此阶段近似最后，通过所选节点反向传播模拟奖励以更新树。树策略负责节点选择和扩展步骤，采用算法在各级节点上使用式近似每个节点的重要性并排序，从而选择在每级选择具有最高近似值的节点。而默认策略负责模拟步骤。式中，和分别表示节点和父节点已被访问次数是平衡探索需求和利用需求的个常数是节点径上所有选择的节点最后，选择高精度的作为最佳特征子集。仿真结果表明，对比和算法，算法具有良好的可扩展性，且分类精度高。在进步的研究中，将考虑高维不平衡数据特点，改进算法。参考文献胡晶云计算海量高维大数据特征选择算法研究计算机仿真......”。

8、“.....梁国军，谢垂益，胡伶俐，等探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文算法在高维数据集中平均准确率高于和算法，而且当数据特征的维度越大时，混合蒙特卡罗树搜索性能更好，分类精度更高，表明算法可扩展性好。为了说明的蒙特卡罗搜索策略的有效性和算法性能，将算法平均准确率和选择的特征列于表中。从表中可看出选择极少数特征就能使分类精度得到极大提高，表中的最后列显示了没有特征选择的分类精度。图行了分析。数据集详细信息如表所示。文本进行倍交叉验证，其中倍用作测试集，剩余倍用于训练和验证。将所有数据集的缩放因子修正为，终止标准和过滤有两种不同的设置。低维数据集和高维数据集分别设置为和，对于低维数据集，选择和分析特征总数的前，高维数据集只有非常小比例的特征是相关的，但不是多余的。因此，仅选择顶部......”。

9、“.....数据维度急剧增长，。特征选择是对高维数据进行降维的有效方法，目标是在保持数据底层结构的同时找到最重要的特征，实现高分类精度和降低计算复杂度，。探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文。本文使用分类器进行奖励分类精度计算，是非参数，最简单最有效的学习算法。使用作为过滤方果选择节点∅，则特征没有为高奖励做出贡献，不添加特征到。摘要特征选择是机器学习和数据挖掘中处理高维数据的初步步骤，通过消除冗余或不相关的特征来识别数据集中最重要和最相关的特征，从而提高分类精度和降低计算复杂度。文中提出混合蒙特卡罗树搜索特征选择算法，首先，根据蒙特卡罗树搜索方法迭代生成个初始特征子集，利用算法过滤选骤默认策略随机添加，在生成特征子集时随机采样并进行树搜索。探讨如何完善混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法数理统计论文......”。