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特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。

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支持向量机人工智能代码，可以通过调用不同的核函数，对代码进行修整。

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基于广度优先搜索（BFS）的贪吃蛇小游戏，适合闲暇时看看，能复习一遍广度优先的知识。BFS 遍历整个board 计算蛇与食物的路径长度，需要选择最短路径，检查蛇头与蛇尾的位置，避免发生没有路径可走。

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统，首先需要鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法，并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论，分析了各种方法的优缺点，并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。