#特征选择第16页

功能强大的python包sklearn

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。

sichuanwww·2023-01-06 00:13

机器学习工程项目的基本流程

机器学习工程项目的基本流程1.现实问题抽象为数学问题2.获取数据3.特征预处理和特征选择4.训练模型与调优5.模型诊断6.模型融合7.上线运行后记1.现实问题抽象为数学问题明确问题是进行机器学习的第一步

JaquanC·2023-01-05 22:21

深度学习（花书）学习笔记——第十三章线性因子模型

稀疏编码可以进行特征选择。PCA就像在一个流体上按照最大横截面积切了，然后最长的方向就是主成分，正交的最长的就是次长，类推。具体这张是什么意义就没看懂。。。

leichangqing·2023-01-05 22:14

深度学习花书学习笔记第十三章线性因子模型

稀疏编码可以进行特征选择。PCA就像在一个流体上按照最大横截面积切了，然后最长的方向就是主成分，正交的最长的就是次长，类推。具体这张是什么意义就没看懂。。。

liutianheng654·2023-01-05 22:14

【建议收藏】机器学习数据预处理（五）——特征选择（内附代码）

）【建议收藏】机器学习数据预处理（二）——异常值处理方法（内附代码）【建议收藏】机器学习数据预处理（三）——数据分桶及数据标准化（内附代码）【建议收藏】机器学习数据预处理（四）——特征构造（内附代码）特征选择在进行了数据

生鱼同学·2023-01-05 12:32

学习笔记——机器学习中怎么选择特征？

降维的方法主要分为特征抽取(FeatureExtraction)和特征选择(FeatureSelection)两种。特征抽取是指在原来特征的基础上，形成新的特征。抽取后的新特征是原来特征的一个映射。

dastu·2023-01-05 12:32

机器学习——特征工程

目录特征工程特征构造特征选择特征提取模拟训练训练数据收集方法特征工程特征工程就是一个从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的性能可以达到最优，最大限度减少

谭盐.·2023-01-05 12:00

机器学习——特征选择常用算法总结

机器学习——特征选择常用算法特征选择指从巨大的特征集中选取出对模型有利的特征子集，减小特征维度，训练数据规模。

qq_34598178·2023-01-05 12:28

机器学习经典算法总结（3）——特征选择

二、特征选择1.概念：从给定的特征集合中选择出相关特征的子集的过程。2.为什么要进行特征选择？（1）减轻维数灾难问题（2）降低学习任务的难度3.处理高维数据的两大主流技术：特征选择

_Yucen·2023-01-05 12:27

特征选择——过滤式选择

过滤式方法——先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。相当于先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。

改不改名字·2023-01-05 12:55

机器学习——特征选择（子集搜索与评价）

我们将属性称为“特征”对当前学习任务有用的属性：相关特征没什么用的属性：无关特征（冗余特征：所包含的信息能从其他特征中推演出来）从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程：特征选择特征选择——即“数据预处理

改不改名字·2023-01-05 12:22

R语言机器学习mlr3：特征选择和hyperband调参

目录Hyperband调参特征选择filters计算分数计算变量重要性组合方法（wrappermethods）自动选择Hyperband调参Hyperband调参可看做是一种特殊的随机搜索方式，俗话说：

医学和生信笔记·2023-01-05 02:49

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习基础速览目录机器学习基础速览机器学习的特点机器学习典型任务机器学习算法分类(1)监督学习(2)无监督学习(3)半监督学习(4)强化学习机器学习算法的整体流程数据预处理脏数据数据的转换特征选择特征选择方法

萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

数据降维和特征选择

数据降维和特征选择博主言：本文作为理论和概念整理，不做公式推导和详解计算过程，如需了解相关概念的计算公式和过程，在文后的参考链接中有详细的公式，计算过程和实例。

Mrgray·2023-01-04 13:03

文本分类（LSTM+PyTorch）

一、传统方法的基本步骤预处理：首先进行分词，然后是除去停用词；将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型；进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。

樱岛の鲸·2023-01-04 07:36

NEFU数据科学导论(五)特征工程2特征选取

一、概念什么是特征选择?

NEFU-Go D 乌索普·2023-01-03 10:38

特征提取（降维）和特征选择的参考和笔记

特征选择是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小。

jianuolala·2023-01-03 08:03

机器学习笔记 - 模式识别之图像特征提取和特征选择的基本方法总结

一、概述从模式识别角度来讲，视觉信息的特征获取是机器视觉的一个关键环节。一个机器视觉与模式识别系统的成败，首先取决于其所利用的特征能否较好地反映将要研究的分类问题。如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的分类效果。因此，对于模式识别系统的创建，特征的选择和提取是需要优先考虑的。仅从图像角度来看，图像特征的提取和选择是图像处理过程中非常重要的环节，对后续的图像分类有重要影响，图像数据

坐望云起·2023-01-03 08:32

决策树（decision tree）

决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一

轩儿毛肚·2023-01-02 16:02

迁移学习_迁移学习简明手册(王晋东)_阅读笔记7-8

7.第二类方法：特征选择特征选择法的基本假设是：源域和目标域中均含有一部分公共的特征，在这部分公共的特征上，源领域和目标领域的数据分布是一致的。

gXh_007·2023-01-02 14:06

sklearn特征选择出现的错误ValueError: Unknown label type

ValueError:Unknownlabeltype:(array([0.02,-0.01,0.,…,0.7,-0.43,0.07]),)在网上查到的解决方法整理：1.给数据乘上一个数：例如：10，100或1000…让数据的最小非零数在数据的个位以上。2.使用astype(‘int’)将label数据转换成整型fit(train_x,train_y.astype(‘int’))，不能是浮点型，会

Maverick_09·2023-01-02 14:30

sklearn-降维算法

n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state=None)特征选择是从已存在的特征中选取携带信息最多的

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

【特征降维】使用sklearn实现特征降维

2.降维的两种方式特征选择主成分分析PCA（可以理解成一种特征提取的方式）2.1特征选择2.1

想做一只快乐的修狗·2023-01-02 12:43

机器学习之特征工程

机器学习之特征工程目录一、特征工程——概述二、特征工程——数据预处理三、特征工程——特征选择四、特征工程——降维一、特征工程——概述特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作。

VEkoing·2023-01-02 08:50

机器学习理论之（9）：特征选择 Feature Selection

文章目录为什么要进行特征选择特征选择的主要目标其他目标特征选择的方法Filtering过滤法PointwiseMutualInformation(PMI)逐点互信息法Mutualinformation(

暖仔会飞·2023-01-02 07:16

深度学习基础算法梳理

深度学习无需特征选择过程，具有较强的自学习能力，能拟合任意函数。2、算法列表2.1感知器感知器是由神经元，组成的一个基本的线性深度学习模型。用来解决线性分类问题。

小黑上街·2023-01-02 03:45

决策树python实现及常见问题总结

一、概述决策树是一种基于树结构，使用层层推理来解决分类（回归）问题的算法决策树由下面几种元素构成：决策树模型的三个步骤特征选择决策树生成决策树剪枝二、特征选择根据特征选择不同方法有三种经典的决策树算法：

vinojie·2023-01-01 15:52

机器学习基本算法思想和步骤

线性回归公式三、K-means算法四、正则化五、boosting和bagging六、深度学习的定义，特征七、生成式和判别式模型八、SVM九、SVM概念十、BP神经网络十一、决策树十二、stacking十三、特征选择十四

两面包+芝士·2023-01-01 14:26

CancerSubtypes包的介绍（根据生信技能树Jimmy老师分享的乳腺癌分子分型包资料整理）

1.引言2.数据处理2.1基本处理2.1.1通过检查数据分布来分析原始数据2.1.2具有缺失值(NA)特征的数据插补2.1.3数据标准化2.2特征选择2.2.1基于最大方差的特征选择2.2.2基于最大方差的绝对中位差的特征选择

weixin_51547801·2023-01-01 13:29

《吴恩达机器学习》15 异常检测

异常检测前言一、高斯分布1、问题描述2、算法二、异常检测方法应用1、应用方式2、异常检测与监督学习比较3、特征选择三、多变量的高斯分布总结前言异常检测首先不是检测机器学习算法中的异常，也不是一个算法，它指的是一种应用场景

JockerWong·2023-01-01 13:18

Structured Sparse Non-negative MatrixFactorization with -L_{2,0}-Norm文献简读

为了进行特征选择提出了以下模型：为了去掉限制条件，将上式转化为（）：具体优化方法：其中D_h^t,D_w^t表示Lipschitzcontinuo

atease0001·2023-01-01 13:15

特征工程（机器学习）

目录特征构造特征选择特征提取常用的特征提取方法有特征工程就是一个从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的性能可以达到最优；特征工程主要包括特征构造（

谭盐.·2023-01-01 11:43

决策树算法（转载）

目录1.概述1.1算法导入1.2决策树定义1.3决策树发展1.4结构1.5从树到规则2.决策树的构建2.1基本原理2.2特征选择2.3实例分析--ID32.4增益率--C4.5算法2.5基尼指数--CART

xaut0420·2023-01-01 08:51

几种特征选择方法的比较，孰好孰坏？

在本文中，重点介绍特征选择方法基于评估机器学习模型的特征重要性在各种不可解释(黑盒)及可解释机器学习方法上的表现。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-31 17:18

（干货）结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

系统版本：window7（64bit）python版本：python3.5我的GitHub：https://github.com/weepon写在前面：前段时间正好用到特征选择的知识，有幸读到这篇文章，

weepon·2022-12-31 17:17

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

http://blog.csdn.net/key_v/article/details/48008725此文系转载,原文地址:http://chaoslog.com/te-zheng-xuan-ze.html特征选择

徐不依·2022-12-31 17:47

数据挖掘之特征选择

作者：EdwinJarvis特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。

peterchan88·2022-12-31 17:15

常用的特征选择算法介绍

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法原文http://dataunion.org/14072.html主题特征选择scikit-learn特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要

chenpe32cp·2022-12-31 17:13

降维和特征选择的对比介绍

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。特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低，使数据维度降小。

deephub·2022-12-31 17:10

正则L1和L2，以及L1不可导的处理（Proximal Algorithm近端算法）

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。使用场景：输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系。

姬香·2022-12-31 10:40

肯德尔秩相关系数matlab,常用的特征选择方法之 Kendall 秩相关系数

王梓键·2022-12-31 09:50

自然语言处理复习提纲

segmentation最大匹配(正向/逆向/双向消歧.)最大最小匹配(发现歧义)全切分/最大可能切分词性标注规则方法(词典+规则+消歧)语言模型高维稀疏ZipfLawfrequency*rank=constant特征选择互信息零概率平滑

MatrixCancer·2022-12-31 08:12

ML 算法总结

通常采取交叉验证法来选取最优k值决策树（Decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，常用算法有ID3、C4.5与CART决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树的修剪。

自行车�·2022-12-31 06:09

【转】[特征选择] An Introduction to Feature Selection 翻译

中文原文链接：http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html英文原文链接:AnIntroductiontoFeatureSelection下面的中文译文侧重从原理上进行解释，但是在实际的应用中往往侧重的是实现过程，可以看考这个链接，描述的比较详细，需要细细的学习：http://blog.csdn.net/bryan__/article/details

weixin_30608131·2022-12-30 17:15

【学习笔记】机器学习算法（三）基于LightGBM的分类预测

这里写自定义目录标题一、LightGBM简介优缺点二、学习目标三、实例：基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实践3.1代码流程3.2数据集3.3模型训练3.4利用LightGBM进行特征选择3.5调参一

HLLOVELZ·2022-12-30 11:07

卡方检验用于特征选择(二)

卡方检验用于检验观测到的数据是否服从特定多项分布。假设一组数据样本即有2个整数"1"，2个整数"2"和1个整数"3"。如果要判断这个多项分布的概率是否等于，便需要使用卡方检验了。卡方检验的主要步骤如下:步骤1.建立零假设和备选假设。并限定显著性水平为。步骤2.我们选择一个合适统计量。步骤3.查卡方检验临界值表。待检测多项分布是3维概率，我们采用n=2（自由度为2）所对应的行；显著性水平为，我们采用

xiaocong1990·2022-12-30 08:31

利用卡方检验进行特征选择

1统计学上卡方检验卡方检验就是统计样本的理论频次和实际频次的吻合程度或拟合优度。卡方值越大，二者偏离程度就越大。卡方值为0，则表明与理论值完全相符。其计算公式如下：，其中，为实际值，为理论值。以喝牛奶和感冒发病率之间的数据为例，感冒不感冒合计感冒率喝牛奶439613930.94%不喝牛奶288411225.00%合计7118025128.29%其计算代码如下：importpandasaspdimp

Sun_Sherry·2022-12-30 08:01

卡方检验用于特征选择

卡方检验是特征选择中常用的算法之一。

Qiang__zi·2022-12-30 08:00

1 - 基于卡方检验的特征选择

shuzfan·2022-12-30 08:29

卡方检验特征选择

segmentfault.com/a/1190000003719712http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52993427卡方检验，或称x2检验，是一种常用的特征选择方法

code_caq·2022-12-30 08:28

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