摘要：在高维数据如图像数据、基因数据、文本数据等的分析过程中,当样本存在冗余特征时会大大增加问题分析复杂难度,因此在数据分析前从中剔除冗余特征尤为重要。基于互信息(MI)的特征选择方法能够有效地降低数据维数,提高分析结果精度,但是,现有方法在特征选择过程中评判特征是否冗余的标准单一,无法合理排除冗余特征,最终影响分析结果。为此,提出一种基于最大联合条件互信息的特征选择方法(MCJMI)。MCJMI选择特征时考虑整体联合互信息与条件互信息两个因素,两个因素融合增强特征选择约束。在平均预测精度方面,MCJMI与信息增益(IG)、最小冗余度最大相关性(mRMR)特征选择相比提升了6个百分点;与联合互信息(JMI)、最大化联合互信息(JMIM)相比提升了2个百分点;与LW向前搜索方法(SFS-LW)相比提升了1个百分点。在稳定性方面,MCJMI稳定性达到了0.92,优于JMI、JMIM、SFS-LW方法。实验结果表明MCJMI能够有效地提高特征选择的准确率与稳定性。

摘要：本文以民国时期进步社会思潮为背景考察艺术教育史实,围绕留学热潮充实艺术教育的师资队伍、"以美育代宗教"说革新艺术教育的主张与理念以及"中西合璧"促使中国画纳入近代新式教育体系三个方面,论述这一时期艺术教育的探索与实践。