多类分类中的feature selection方法，比如卡方，信息增益，Fisher score该如何引用到one-class情形下？比如使用one-class SVM做novelty detection. 若无法引用，One-class情况下应该如何进行feature selection？

RT 如题 信息爬取方面的 尽可能的说说吧

本人是一个初学个性化推荐的学生，却苦于不知道在哪里可以找到更好的相关数据进行研究。特别是电子商务方面的数据一般是不公开的，除了在天池或者kaggle可以找到一点外，大家平常是怎么获取数据的呢？谢谢

有没有什么网站、博客或者书籍是讲数据挖掘的各种算法（像是神经网络啊，回归分析啊，树）是怎么通过手工去计算的过程，或者像是r软件或者python软件里面命令的讲解，可以通过一个例子，一步步讲解每一步计算的方式的。

现在数据挖掘挺热门的，很多计算机科目都有开数据挖掘课程，但是听到有人说想做数据挖掘本科专业还是选统计好，想听听下大家的看法，谢谢

在机器学习进行特征选择的时候，我们花很大的力气去挑选变量。但是为什么还需要进行降维呢？ 到底什么时候应该用PCA这样的工具？ 是当变量数量达到一定的数目么？