#特征选择

决策树--分类决策树

③示意图2、特征选择--信
bb8886·2024-01-06 12:57

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文本型数据处理-Name文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充-Pclass特征扩充-Age特征扩充-Fare二、特征选择及建模预测书接上篇
学海一叶·2024-01-06 06:39

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

选择功能特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中对您感兴趣的预测变量或输出贡献最大的那些特征。在数据中包含太多不相关的功能会降低模型的准确性。
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

Review of Feature Selection, Dimensionality Reduction and Classification for Chronic Disease Diagnos

ReviewofFeatureSelection,DimensionalityReductionandClassificationforChronicDiseaseDiagnosis-慢性病诊断的特征选择
aab11235·2024-01-04 10:02

大数据HCIE成神之路之特征工程——特征选择

特征选择1.1特征选择-Filter方法1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.1.4实验思路1.1.2实验操作步骤1.2特征选择-Wrapper
邵奈一·2024-01-04 08:57

python数据分析之交叉验证

、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程1、采集数据2、数据预处理3、特征选择
东木月·2024-01-04 00:51

方差对于特征选择上的作用

特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。
叫我老村长·2024-01-03 14:24

机器学习（三） -- 特征工程（2）

（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化2.2.1、***最大最小均值归一化2.2.1、***最大绝对值归一化3、标准化四、特征降维2、特征选择
₫从心·2024-01-03 13:54

分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测

分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测目录分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述基于
机器学习之心·2024-01-02 23:58

大数据机器学习深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库

的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和模型选择可视化工具Scikit-learn的数据预处理数据清洗数据转换特征提取和特征选择
星川皆无恙·2024-01-02 11:28

机器学习 | Python实现基于GRNN神经网络模型

这种各向同性的网络结构（IGRNN）可以用作特征选择的包装器。这种方法
机器学习之心·2024-01-02 08:18

机器学习预处理：特征工程

良好的特征⼯程可以显著提⾼模型的性能，⽽糟糕的特征选择或构建可能导致模型性能下降。
April123abc·2024-01-02 06:19

CTR的一些基本概念

1.1点击率预估过程1.1.1特征工程（1）特征筛选：特征选择就是选择那些靠谱的Feature，去掉冗余的Feature，对于搜索广告Query和广告的匹配程度很关键；对于展示广告，广告本身的历
三块给你买麻糬_31c3·2024-01-02 00:18

【机器学习|Python】sklearn中的特征选择方法

前言本文对sklearn中特征选择模块中的常用方法进行介绍和使用说明，主要介绍工具中的内容，即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用，了解原理可以关注以下两篇文章：【特征选择】Filter-过滤法中的数学原理
Python_P叔·2024-01-01 11:30

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

常见的应用有：新闻文章归类，垃圾邮件识别：2.传统机器方法文本分类的传统机器方法，主要包含三个重要核心：文本表示、特征选择、分类算法。放在整体流
komjay·2024-01-01 08:13

数据挖掘与知识发现：解析关键概念

目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.数据挖掘的基本概念2.1定义与范畴2.1.1数据挖掘的定义2.1.2数据挖掘的范畴2.2数据挖掘过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott·2024-01-01 07:49

股票价格预测 | Python实现Autoformer, FEDformer和PatchTST等模型用于股价预测

Autoformer：Autoformer是一种自适应Transformer模型，它引入了自动建模机制和自适应特征选择来处理时间序列数据。Autof
算法如诗·2024-01-01 03:18

竞赛保研 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee·2023-12-31 06:05

详解5大常用的特征选择方法

详解5大常用的特征选择方法Datawhale干货作者：EdwinJarvis，cnblog博客整理在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块
wuxiaosi808·2023-12-31 02:50

5大常用的特征选择方法详解（下）

EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源5两种顶层特征选择算法之所以叫做顶层，是因为他们都是建立在基于模型的特征选择方法基础之上的，例如回归和SVM，在不同的子集上建立模型，然后汇总最终确定特征得分
Sim1480·2023-12-31 02:18

5大常用的特征选择方法详解（上）

EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块，一般不会单独拿出来讨论。
Sim1480·2023-12-31 02:48

【人工智能Ⅰ】实验10：人工神经网络图像分类

（1）可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析，从而进行特征选择与提取（例如：方向梯度直方图、灰度共生矩阵）；（2）也
MorleyOlsen·2023-12-31 01:49

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

我们已经知道通过L1正则化和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。
加百力·2023-12-30 07:58

机器学习的一般步骤

对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择、特征转换等。数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练
北辰Charih·2023-12-30 07:04

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。
加百力·2023-12-30 07:32

单细胞转录组数据分析课件||7. Clustering of scRNA-seq data

数据质控：选择高质量的数据进行聚类特征选择什么叫聚类为什么说聚类是非监督学习如何面对不同聚类算法得到的不同的结果介绍了几种常见的聚类算法ThislecturebyAhmedMahfouz(LeidenComputationalBiologyCenter
周运来就是我·2023-12-29 23:49

机器学习--稀疏学习

这时候就需要特征降维和特征选择。
Good_Luck_Kevin2018·2023-12-29 22:54

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？模型训练：如何进行模型的训练？模型评估：如何评估模型的性能？模型调优：如何优化模型的性能？
BTCKing·2023-12-29 18:26

三十七章：Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF

相比之下，局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上，同时享受卷积和自注意力的优势，即局部归纳偏差和动态特征选择。然而，当前的局部注意
Joney Feng·2023-12-29 06:44

机器学习之特征工程-降维

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。
城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

模式识别与机器学习-特征选择和提取

模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。
Kilig*·2023-12-27 10:35

论文写作八股

摘要1、方法背景，例如特征选择是什么。
erdaidai·2023-12-25 07:51

（14）监督学习-分类问题-决策树

其主要区别在于特征选择的方法不同。1、ID3特征选择方法：信息增益熵H（X）=-plog(p)求和，g(D,A)=H(D)-H(D,A),g越大，说明某一条件下，减少数据不确定性的程度越大。
顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

决策树和随机森林算法 简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
草明·2023-12-23 11:30

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择；决策树的生成；决策树的修剪。信息增益为了说明信息增益算法，需要先给出熵entropy的定义，熵表示随机变量的不确定性的度量。
沉住气CD·2023-12-23 11:00

Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）

数据挖掘的过程数据挖掘任务主要分为以下六个步骤：1.数据预处理2.特征转换3.特征选择4.训练模型5.模型预测6.评估预测结果数据准备这里准备了20条关于不同地区、不同性别、不同身高、体重…的人的兴趣数据集
冲鸭嘟嘟可·2023-12-23 10:28

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.2公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择
云从天上来·2023-12-23 02:22

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法，它是一种基于机器学习的特征选择方法，能够快速而有效地检测出图像中的对象或特定的模式，例如人脸。
梦回阑珊·2023-12-21 19:46

机器学习——特征选择（一）

1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。简要地说，通过检测相关特征。摒弃冗余特征，获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述问题。
风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征选择（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1，其性质如下：时，表示两个变量为正相关；当时，表示两个变量为负相关。时，表示两个变量为完全相关。时，表示两个变量无相关关系。时，表示两个变量存在一
风月雅颂·2023-12-21 11:59

[23-24 秋学期]NNDL 作业6 卷积 [HBU]

一、概念用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。大致看了一遍邱锡鹏《神经网络与深度学习》的卷积一节。谈谈我对这些名词概念的理解(理解不足描述不准请见谅)。个人
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:01

决策树算法

决策树特征选择贷款决策佩戴隐形眼镜决策决策树算法的优缺点决策树（DecisionTree）是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行分割来实现分类或回归。
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:18

11、基于多任务Lasso的联合特征选择

11、基于多任务Lasso的联合特征选择importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportMultiTaskLasso
凌晨思索·2023-12-18 07:15

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特征选择。
统计学家·2023-12-18 06:24

机器学习 | 决策树 Decision Tree

——分而治之，逐个击破把特征空间划分区域每个区域拟合简单模型分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。
西皮呦·2023-12-18 06:38

《深度学习500问》外链笔记

L1正则化（Lasso正则化）L1正则化通过向损失函数添加权重的绝对值的总和来工作L1正则化的效果之一是它倾向于产生稀疏的权重矩阵，即模型中很多权重会变为0，这有助于特征选择，因为模型会忽略不那么重要的
Vincent不是文森特·2023-12-18 00:33

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

2.特征选择：根据问题的特点
此星光明·2023-12-16 14:43

三种决策树算法

ID3ID3算法在特征选择时，使用的指标是信息增益（InformationGain），信息增益是基于熵（entropy）的概念，熵是用来衡量数据集中的不确定性或纯度的一个指标。
NLP_wendi·2023-12-15 15:14

机器学习初学-多种集成学习算法

而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。随机森林在很多问题上都是一个很强的算法，可以作为一个基准。如果
O&REO·2023-12-15 13:26
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