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机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战

目录一、引言二、决策树基础决策树模型概述构建决策树的关键概念特征选择决策树的生成决策树的剪枝三、算法研究进阶提升树和随机森林提升树（BoostedTrees）随机森林（RandomForests）进化算法与决策树决策树结构的进化多目标决策树优化应用实例

TechLead KrisChang·2023-11-10 06:58

机器学习笔记(3)

加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值,选择更好的算法右下角为公式.决策树判断的过程中像树一样选择从上到下分别是:根节点,决策节点,叶子节点在决策树的特征选择中

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

机器学习概论

深度学习：实现机器学习的一种技术2、机器学习的范围3、机器学习可以解决什么问题给定数据的预测问题：数据清洗/特征选择确定算法模型/参数优化结果预测二、机器学习的类型1、监督学习分类（Classification

七七喝椰奶·2023-11-07 04:12

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

4.1.查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七

清风一起·2023-11-06 16:55

金融风控-Task3学习笔记

//tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr一、学习知识点概要1.数据预处理2.异常值处理3.数据分桶4.特征交互5.特征编码6.特征选择二

weixin_47260919·2023-11-06 16:54

数据挖掘组队学习-金融风控0基础入门-Task3

金融风控0基础入门-Task3特征工程目标一、数据预处理二、异常值处理三、数据分箱四、特征交互五、特征编码六、特征选择目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法完成相应学习打卡任务

听风啊·2023-11-06 16:50

计算机毕设基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-06 07:18

DL Homework 6

目录一、概念（1）卷积（2）卷积核（3）特征图（4）特征选择（5）步长（6）填充（7）感受野二、探究不同卷积核的作用1~3三种情况下，运用不同的卷积核的代码分析4.实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊5.总结不同卷积核的特征和作用总结参考文献本博客引用了几个比较著名的

熬夜患者·2023-11-06 01:30

【MATLAB】基于灰狼优化算法优化BP神经网络 (GWO-BP)的数据回归预测

基于灰狼优化算法优化BP神经网络(GWO-BP)的数据回归预测在MATLAB中，基于灰狼优化算法优化BP神经网络（GWO-BP）进行数据回归预测的步骤如下：数据准备：首先，将用于回归预测的数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等操作

算法如诗·2023-11-05 15:13

阿里云安全恶意程序检测

阿里云安全恶意程序检测赛题理解赛题介绍赛题说明数据说明评测指标赛题分析数据特征解题思路数据探索数据特征类型数据分布箱型图变量取值分布缺失值异常值分析训练集的tid特征标签分布测试集数据探索同上数据集联合分析file_id分析API分析特征工程与基线模型构造特征与特征选择基于数据类型的方法基于多分析视角的方法特征选择构造线下验证集评估穿越训练集和测试集的特征性差异训练集和测试集是分布差异性基线模型特

盖盖的博客·2023-11-05 06:10

异构属性特征（连续型和分类型）选择

异构属性特征（连续型和分类型）选择前言这段时间试了各种各样的论文方法，复杂度、新颖度都考虑之后，觉得不适合新手使用，下面介绍一种使用SPSS软件进行特征选择的方法，其中包括了原理和操作步骤，供大家学习讨论

_Tunan·2023-11-05 01:37

决策树算法

下面是决策树算法的一般步骤：数据准备：收集相关的训练数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等。特征选择：使用某种评估指标（如信息增益、基尼系数）选择最佳的特征作为根节点。

人工智能教学实践·2023-11-04 11:16

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

在机器学习中，模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中，模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

基于L2,1范数的特征选择方法

ChrisH.Q.Ding.EfficientandRobustFeatureSelectionviaJointL2,1-NormsMinimization,NIPS,pp.1813-1821,2010的阅读心得总结该论文提出了一种基于损失函数和正则项的L2,1L2,1范数来实现一种高效、鲁棒的特征选择方法

静守道·2023-11-03 21:10

特征工程（二）——特征选择

特征工程主要包括特征归一化、类型特征的表示、特征选择及非结构化数据的表示。本文主要介绍特征选择的常用方法。现实

叫我e卵石·2023-11-03 20:52

路线_机器学习

典型算法3.3编程语言、工具和环境3.3.1python3.3.2R3.3.3其他语言3.3.4大数据相关3.3.5操作系统3.4基本工作流程3.4.1抽象成数学问题3.4.2获取数据3.4.3特征预处理与特征选择

榴霖燚炀·2023-11-03 11:36

智能优化算法-超290种基础优化算法Matlab版代码下载

引言群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2023-11-03 00:22

【机器学习】二、决策树

目录一、决策树定义：二、决策树特征选择2.1特征选择问题2.2信息增益2.2.1熵2.2.2信息增益三、决策树的生成3.1ID3算法3.1.1理论推导3.1.2代码实现3.2C4.5算法3.2.1理论推导

TwcatL_tree·2023-11-03 00:23

利用chatgpt大语言模型来做数据预处理

数据预处理是机器学习中的一个重要步骤，包括数据清洗、数据转换、特征选择等。这些步骤通常需要人工进行，或者使用专门的数据预处理工具和库，如Python的Pandas库、Scikit-learn库等。

田晖扬·2023-11-02 14:14

大数据预处理及可视化分析复习

数据分析的步骤：第二章了解Python1、Python的历史：2、Python的特性：3、Python与数据分析的关系：第三章数据预处理1、数据的分类：2、数据的特征：3、数据质量：4、数据清洗：5、特征选择

_雕尔塔_·2023-11-02 12:42

特征工程实践总结

其中主要包括了数据认知，数据清洗，特征构建，特征选择四个部分。数据认知：基于实际业务场景理解数据内容，发现数据与研究问题的关系。数据清洗：对数据进行规整，移除重复变量、处理缺失、异常数据等。

caomengsi·2023-11-01 14:53

机器学习(六)构建机器学习模型

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。

大模型Maynor·2023-11-01 10:51

Pytorch L1,L2正则化

影响模型参数：L1正则化倾向于将一些模型参数压缩为0，从而实现特征选择和稀疏性。因此，它可以用于特征选择和模型简化。其他特点：由于L1正则化的非光滑性，优化问题在参数接

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:52

机器学习 | 决策树算法

2、树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果3、决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决

西皮呦·2023-10-30 05:29

统计学习方法决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-30 04:14

机器学习：特征选择

目录简介FilterFilter1.去掉取值变化小的特征（Removingfeatureswithlowvariance）Filter2.单变量特征选择(Univariatefeatureselection

switee·2023-10-30 02:08

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。

weixin_39809140·2023-10-30 02:08

机器学习基础：特征选择

目录1.需要特征选择的原因2.特征选择的方法2.1Wrappers包装法2.1.1可实现的Wrapper方法：sequentialforwardselection（贪心法）2.1.2可实现的Wrapper

小羊和小何·2023-10-30 02:07

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

一、引言特征选择在机器学习中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量具有最大预测能力的特征。

笑不语·2023-10-30 02:36

python特征选择的过程_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

weixin_39916355·2023-10-30 01:49

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。

李代数·2023-10-29 14:42

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

十分钟掌握python机器学习特征选择-1.jpg(33.2KB,下载次数:0)2018-6-2623:01上传在机器学习中，特征选择是实践中的一步，帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握

靖墨c·2023-10-29 09:10

【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。年龄性别血压胆固醇是否心

Mr数据杨·2023-10-29 09:08

相似性和距离度量

分类：用于机器学习中的特征选择和模型训练。推荐系统：用于为用户推荐与其过去喜好相似的项目。图像处理：用于图像比对、识别和匹配。下面是相似性和距离度量的概念：相似性（Similarity）：相似性度

猫一样的女子245·2023-10-29 08:16

数据特征工程 | 主成分分析（Python）

特征抽取（featureextraction）和特征选择（featureselection）不一样，特征抽取是从原特征集中推导出有用的信息构成新的特征集。

算法如诗·2023-10-28 23:42

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

线性回归大家族

其中岭回归和Lasso是为了解决多元线性回归中使用最小二乘法的各种限制，主要用途是消除多重共线性带来的影响并且做特征选择，而多项式回归解决了线性回归无法拟合非线性数据的明显缺点，核心作用是提升模型的表现

易码当先·2023-10-27 09:31

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1

AI AX AT·2023-10-26 10:36

特征工程－特征预处理

特征工程-DataPreProcessing（数据预处理）-FeatureExtraction（特征提取）-FeatureSelection（特征选择）-Featureconstruction（特征构造

maybelillian_gu·2023-10-26 00:02

基于机器学习与大数据的糖尿病预测计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-25 14:16

基于Python制作一个动物识别小程序

目录引言研究背景目的与意义动物识别技术概述基本原理图像处理与特征提取机器学习与深度学习方法数据集与数据预处理数据收集与构建数据预处理步骤数据增强技术特征提取与选择基础特征提取方法特征选择与降维引言研究背景动物识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向

无语猫子·2023-10-25 08:41

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-10-24 23:36

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

每个基模型可以分别、独立、互不影响地生成最典型的代表就是随机森林随机：数据采样随机，特征选择随机森林：很多决策树并行放在一起由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样之所以随机选择

锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

机器学习全套教程（五）-- 特征降维

Python爬虫人工智能教程：www.python88.cn编程资源网：www.python66.cn2.5特征降维学习目标目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold

python爬虫人工智能大数据·2023-10-24 02:13

特征工程之特征选择(6)----降维算法PCA初探

文章目录维度的概念降维的目的：PCA的信息衡量指标----可解释性方差降维过程简述降维算法与前面的特征选择算法的区别sklearn中的降维算法示例导入相关库提取特征和标签降维探索降维后的数据总结维度的概念对于

iostreamzl·2023-10-24 02:43

特征选择与降维2--降维

特征选择与降维2–降维什么是降维？降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。

TKE_manman·2023-10-24 01:11

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