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基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

项目概述：通过对微博评论进行预处理、分词以及特征选择等，建立特征词典，构建每条评论的特征向量。

数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)

此算法是用来进行特征选择，属于包装法特征选择算法的其中一种。递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练结束后，消除若干权值系数对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

IT独白者·2023-01-13 01:59

基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现

classsklearn.feature_selection.RFE(estimator,*,n_features_to_select=None,step=1,verbose=0)https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html?highlight=rfe#sklearn.fea

Mr.Jcak·2023-01-13 01:59

机器学习系列-- 异常检测(Anomaly Detection)

目录1、问题的动机2、高斯分布3、异常检测算法4、开发和评价一个异常检测系统5、异常检测与监督学习对比6、特征选择1、问题的动机这一部分介绍异常检测(Anomalydetection)问题。

已退游，勿扰·2023-01-12 20:49

python特征选择之多类别标签的Fisher score计算

"""特征选择中多类别标签的Fisherscore计算注意：.mat数据集必须满足特征集为n*m(n为样本数，m为特征数)标签集为n*1如果用matlab打开之后不满足以上，可以进行转置如果是csv文件

也不是很坑·2023-01-12 17:58

算法的trick_ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020

center-basedanchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(AdaptiveTrainingSampleSelection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的

张维为·2023-01-12 16:56

sklaern-1.1.4多任务套索

例子多任务套索的联合特征选择多任务套索允许

「已注销」·2023-01-12 13:31

ECCV 2018|Pairwise Body-Part Attention for Recognizing Human-Object Interactions 阅读笔记

不同的部位应该使用不同的注意力,并且由于我们的身体都是协同工作的,还需要进一步考虑不同部位之间的联系.本文提出了一个成对的身体部位注意力模型,它能够关注HOI识别中的关键部位,以及部位之间的联系.该模型介绍了一个基于特征选择的注意力方法以及一个能够捕获成

ycolourful·2023-01-11 09:04

机器学习笔记4：特征工程

特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。

腾阳·2023-01-11 08:54

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering 中不同特征处理方法比较以及sklearn中Lasso的使用

特征选择(featureselection)使用sklearn的Lasso,数据集使用sklearn的breastcancer。数据准备importnumpyasnpimportmatp

quintus0505·2023-01-11 07:15

机器学习(Machine Learning)

classificationoptimizationtreegraphalgorithmmethods一、特征选择二、分类方法三、决策树四、人工神经网络与遗传算法五、支持向量机六、图论与聚类方法其它（

Particlefilter·2023-01-11 00:29

特征选择和特征提取（一、概述）

特征选择和特征提取属于图像处理领域最基本的操作。再这之前，我们先来了解一下卷积和滤波，像平时我们听到的CNN，就是使用卷积操进行图像的滤波操作，简单来说，滤波是图像处理的操作，而卷积是实现滤波的方法。

攻城狮客栈·2023-01-10 13:39

近红外光谱特征选择、特征提取区别及稀疏表示

近红外光谱分析技术已经在很多领域得到了广泛应用，但是实际分析过程中所采集的数据都是高维、复杂的数据信号，如何从复杂的信号中选择出建模所需要的基本数据就是所谓的近红外光谱数据特征筛选或特征选择，特征提取和特征选择从数学角度来讲是两种不同的方法

一条大咸咸鱼·2023-01-10 11:38

机器学习之分类算法-决策树

包括特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝过程。决策树算法构造决策树

不知名的。。。·2023-01-10 10:57

基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）

❤️目录摘要：1.随机森林：2.随机森林的特征选取：3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤（1）加载数据（2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测（3）使用随机森林进行特征选择

荔枝科研社·2023-01-09 18:09

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法RFE基于惩罚项的特征选择法基于树模型的特征选择法主成分分析法线性判别分析法赛题特征工程异常值分析绘制各个特征的箱线图

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

决策树、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost

DescisionTree）决策树介绍决策树基于“树”结构进行决策：-每个“内部节点”对应于某个属性上的测试-每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值）-每个叶节点对应于一个“预测结果”决策树学习的三个步骤特征选择决策树的生成决策树的修剪特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间

moledyzhang·2023-01-09 16:57

机器学习——基于R的svm练习

步骤1.数据预处理2.建模1.linear2.polynomial3.radialbasis4.sigmoid3.模型选择4.特征选择5.完整代码本文参考：《精通机器学习：基于R》5.3节数据集来自R包

Dzfly..·2023-01-09 13:05

机器学习开发应用步骤的理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据

百分之七.·2023-01-09 10:03

从机器学习到深度学习

传统机器学习解决问题的一般思路为：数据获取→\to→预处理→\to→特征提取（表达）→\to→特征选择→\to→推理、预测、识别其中的特征提取（表达）部分对最终的算法准确性起着非常关键性的作用，而系统主要的计算和测试工作都消耗在这一部分

有梦想的雨·2023-01-09 10:57

特征选择与稀疏学习

从给定特征集合中筛选出对当前学习任务有用的属性称为特征选择，本章假设特征集合没有冗余特征，且初始特征集合包含了所有重要信息。

_森罗万象·2023-01-08 19:00

决策树生成、决策树可视化、决策树算法api、泰坦尼克号乘客生存预测案例代码

apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)criterion：特征选择标准

learning-striving·2023-01-08 13:52

【NLP】十二种属性降维的方法

降维可以用两种不同的方式来完成：（1）只保留原始数据集最相关的变量（特征选择）（2）通过找到一组较小的新变量，每个变量都是输入变量的组合，包含与输入变量基本相同的信息（降维）（1）遗漏价值比率（MissingValueRatio

AmorFatiall·2023-01-08 10:48

数据降维与机器学习算法

目录一、数据降维1.特征选择2.主成分分析（PCA）3.降维方法使用流程二、机器学习开发流程1.机器学习算法分类2.机器学习开发流程三、转换器与估计器1.转换器2.估计器一、数据降维机器学习中的维度就是特征的数量

Swayzzu·2023-01-08 10:09

小样本学习论文阅读 | Confess: A framework for single source cross-domain few-shot learning, ICLR 2022 poster

2.contribution本文提出了一个“对比学习和特征选择系统

RitaRao·2023-01-08 10:38

python数据分析实战：生存分析与电信用户流失预测

文章目录1.背景1.1生存分析、KM曲线及Cox回归1.2案例背景2.AIC向前逐步回归法进行特征选择3.Cox模型搭建3.1特征重要性分析3.2模型校准3.3对个体进行预测3.3用户流失预测4.总结1

Bernard.Dong·2023-01-08 10:06

决策树全面讲解

Weiyaner·2023-01-08 10:54

时间序列问题案例分析Kaggle M5 Forecasting（代码+数据）

FirstLook（类型，每列的意义，目标值）数据检查和清洗（主键判重、空值，异常值检测）异常值检测趋势作图Downcast提取时间相关特征小结作业1.x构建树模型解决方案2.特征工程2.1特征构建（重要）2.2特征选择

赵孝正·2023-01-08 10:46

数据降维和特征选择的区别，特征选择常用算法综述，用于文本分类的特征选择算法

两个容易混淆的概念：数据降维和特征选择的区别用于文本挖掘分类的特征选择算法：参考（1）DF(DocumentFrequency)文档频率统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性。

一只tobey·2023-01-08 09:50

降维：特征选择与特征提取

特征选择：不改变变量的含义，仅仅只是做出筛选，留下对目标影响较大的变量。

Cvjark·2023-01-08 09:20

特征选择与降维

特征选择与降维可以说其本质目的是相同的，首要的一个目的就是为了应对维度灾难。随着以后所需处理的数据越来越大，可以直观的感受到样本的特征数呈现直线性的增长。

迷叶沙·2023-01-08 09:17

特征选择和降维

特征选择和降维1、相同点和不同点特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系

WAMINT·2023-01-08 09:17

机器学习中特征降维和特征选择的区别

在machinelearning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machinelearning来解决问题的论文中经常会出现。对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。

dgkomm3991·2023-01-08 09:47

特征选择、数据降维与聚类的区别与联系

特征选择和数据降维的目的都是使得数据的特征数目（属性值/维数）减小，但是二者却有着本质的不同。

kaohoooo·2023-01-08 09:47

Python 利用特征提取或者特征选择进行降维

特征提取降维主成分分析（PCA）进行特征降维fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearnimportdatasetsdigits=dataset.load_digits()features=StandardScaler().fit_transform(digits

River Chandler·2023-01-08 09:17

降维与特征选择

文章目录7.1概述7.2特征选择7.3特征降维/提取7.1概述机器学习算法的有效性和计算复杂度是敏感于数据的特征表达和维度数据的降维表示方法，主要包括特征选择和特征提取两种方法特征降维的意义：数据压缩简化数据表示

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-08 09:16

【技术博客】文本挖掘之LDA主题模型

大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（TopicModel）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途

MoModel·2023-01-08 06:02

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化/标准化1.2L1/L2范数标准化2.分类变量：one-hot编码3.缺失值、特殊值处理4.特征转换、构造新特征特征选择

Robin_Pi·2023-01-08 06:27

【网络流量识别】【深度学习】【二】RNN和ANN—深度学习入侵检测方法：ANN和RNN在NSL-KDD上的新性能

方法：本文采用两种方法，（1）采用ANN和RNN作为特征选择方法；（2）使用RNN信息增益（IG）、粒比（GR）和相关属性（CA）作为特征选择方法；数据集为NSL-KDD数据集。

昔我往矣wood·2023-01-07 15:22

特征工程

通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklear

一路前行1·2023-01-07 08:46

特征工程原理（二）

四、特征选择4.1特征选择的定义特征选择是在数据分析和建模中最常用的特征降维手段。过程简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。

Andy_shenzl·2023-01-07 07:57

特征提取与特征选择（一）主成分分析PCA：小朋友，你是否有很多问号？？？

点赞再看，养成习惯，您动动手指对原创作者意义非凡备战秋招面试微信搜索公众号【TechGuide】关注更多新鲜好文和互联网大厂的笔经面经。作者@TechGuide当你的才华还撑不起你的野心时，你应该静下心去学习。目录一、前言二、为什么要有主成分分析三、二维主成分分析优化问题得出解优化问题四、多维情况求解五、总结一波一、前言毫不夸张地说，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis

TechGuide·2023-01-07 07:14

spark 类别特征_Spark中那些常用的特征处理操作

目录01特征处理的意义02特征提取03特征转换04特征选择01特征处理的意义在数据挖掘项目中，由于我们获取的原始数据中包含很多噪声，所以在真正提供给模型前需要特征处理处理工作，否则再好的模型也只能“Garbag

邵老师说·2023-01-06 19:48

论文解读＜＜基于分布式特征表示的深度学习模型识别蔷薇科基因组中的DNA n4 -甲基胞嘧啶位点＞＞

因此，这一研究领域将受益于计算机方法的发展，该方法依赖自动特征选择来识别相关的地点。本文报道了4mC-w2vec，一种基于分布式特征表示，通过单词嵌入技术“word2vec”学

HXH@·2023-01-06 16:27

机器学习——L1正则化与L2正则化区别

正则化L1正则化又称Lasso正则化，正则化项为：L2正则化L2正则化利用二范数正则化项：共同点二者都是为了防止过拟合，用来限制模型参数的参数空间不同点L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择

suyongcai1234·2023-01-06 13:33

【机器学习之特征工程】数据预处理、特征选择、降维及不平衡处理

目录：1.什么是特征工程？2.数据预处理2.1.缺失值处理2.2.数据的无量纲化2.2.1.数据归一化preprocessing.MinMaxScaler2.2.2.数据标准化preprocessing.StandardScaler2.3.处理分类型特征：编码和哑变量2.3.1.标签专用，能够将分类标签转换为分类数值preprocessing.LabelEncoder2.3.2.特征专用，能够将分

Sciengineer-Mike·2023-01-06 11:03

Halcon 算子 select_shape

作用：借助形状特征选择区域；参数翻译（对应以上参数顺序）：输入区域、输出满足条件的区域、输入参数形状特征（'anisometry','area','area_holes','bulkiness'等）、输入参数关系符

郑建广视觉·2023-01-06 09:43

机器学习中的特征建模（特征工程）和算法选型建模 - 以暴力破解识别为例

3.特征观察-运用各种统计工具、图标等工具帮助我们从直观和精确层面认识特征中的概率分布4.特征处理-特征清洗5.特征护理-特征预处理6.特征处理-特征选择7.特征监控1.特征工程是什么？有什么作用？

stay_foolish12·2023-01-06 07:38

功能强大的python包（五）：sklearn（机器学习）

sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。

weixin_41940785·2023-01-06 00:14

功能强大的python包sklearn