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超高维纵向数据的特征筛选研究的任务书
任务书
一、研究背景与意义
随着科技的不断进步和发展，数据量的不断增加已经成为一个常态。这些数据往往包含着大量的信息和知识，如何从这些数据中提取有效的信息和知识一直是数据领域中的一个重要问题。其中，特征筛选是数据预处理领域中的一个基本问题。
在某些应用场景下，数据维度特别高，甚至可以达到数百或上千维，这就给特征筛选提出了更高的需求，因为数据的高维特性带来的问题很多，例如：维数灾难、过度拟合等。面对这些问题，如何有效地进行特征筛选非常有必要。因此，本次研究以超高维纵向数据的特征筛选为主题，旨在深入研究该问题，为实际应用提供有力的支持。
二、研究任务与内容
为了解决超高维纵向数据的特征筛选问题，本次研究任务如下：
1.梳理与总结超高维纵向数据的特征筛选方法，包括但不限于相关系数法、方差分析法、互信息法、基于稀疏表示的方法、基于Lasso的方法等。
2.分析各种方法的优缺点，并基于实验结果对比和评估各种方法的特点和适用场景。
3.探究特征筛选在分类、回归等任务中的应用，确定各种方法在不同任务中的应用范围和效果。
4.引入新的技术手段，如深度学习、强化学习等，进一步提高特征筛选的效果和准确性。
5.综合各种方法，提出适用于超高维纵向数据的特征筛选框架，以及推荐最佳实践方法。
三、研究要求
1.对超高维纵向数据的特征筛选问题有一定了解和研究经验，熟练掌握数据挖掘和机器学习等基本理论、方法和工具。
2.具有深度学习、强化学习等方面的研究基础和经验，能够根据实验结果及时进行算法调整。
3.具有良好的表达和沟通能力，能够撰写高质量的论文，并能够向团队成员和业界内外进行报告和交流。
4.有团队协作意识，能够与团队成员密切沟通合作，完成研究任务。
四、研究成果
1.本次研究以论文的形式呈现，对超高维纵向数据的特征筛选问题进行深入的研究，提出新的算法或方法，同时分析比较各种方法的优缺点和适用场景。
2.开发一个基于新算法或方法的特征筛选工具，并针对一些典型问题进行实验验证。
3.参加相关学术会议，并向学术界、业界、政府和社会等各方面进行分享和推广，以提高本次研究的价值和影响力。
五、研究周期和预算
1.研究周期：一年。
2.研究预算：100万元。
六、对研究团队的要求
1.研究团队由专家学者、博士后、博士、硕士等成员组成，至少包含3名研究人员。
2.研究团队成员应具有数据挖掘、机器学习、深度学习、强化学习等方面的研究经验和相关领域的博士或硕士学位。
3.团队成员应具有良好的英语水平，能够熟练阅读和撰写国际学术文献。
4.团队成员应注重和业界各方面的交流与合作，建立良好的人际关系。