今天采用前一阵改进最为成功的智能优化算法---融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络。该算法不仅是2023年较新的算法，而且改进后的收敛速度和寻优精度都是极佳！

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

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

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。

（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

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

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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。

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

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。

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

1简介２０１６年Ｍｉｒｊａｌｉｌｉ等人通过模仿座头鲸气泡网狩猎策略提出了鲸鱼优化算法（ＷｈａｌｅＯｐｔｉｍｉｚａ－ｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＯＡ）。基本原理：2部分代码%_________________________________________________________________________%%WhaleOptimizationAlgorithm(WOA)sourcec

这时候就需要特征降维和特征选择。

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？

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

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图片发自App一杯绿茶提神，继续下午的人工智能优化学习。周末两天早起培训，精彩的课程还是可以引人入胜，就如同这茶一样沁人心脾，舒心。上课老师都是名校高学历，都是年轻人。

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。

比如人像特写，在云端智能优化后，眉毛等细节会更加

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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。

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摘要1、方法背景，例如特征选择是什么。