正则化特征选择第13页

【零基础学习机器学习】线性回归

梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式-岭回归（带有正则化的线性回归

why do not·2023-10-30 12:08

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法

Perley620·2023-10-30 12:04

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

Daisy和她的单程车票·2023-10-29 19:05

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

七、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

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

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。

xw555666·2023-10-29 10:08

DL Homework 3

给定训练集,将每个样本输入给前馈神经网络，得到网络输出为,其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为

熬夜患者·2023-10-29 10:53

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

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

引入BN后，我们可以不用太在意参数的初始化，同时使用更大的学习率，而且也会有正则化的效果，在一些情况下可以不

seniusen·2023-10-28 03:06

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

利用python批量下载网页文件（url）

-*-importurllib.request#urlrequestimportre#regularexpressionimportos#dirsimporttime'''url下载网址pattern正则化的匹配关键词

Dr.hao2021·2023-10-28 00:41

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine.

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

python中--try except 异常捕获以及正则化、替换异常值

1.异常处理过程异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基类StopIteration迭代器没有更多的值GeneratorExit生成器(generator)发生异常来通知退出StandardError所有的内建标准异常的基类ArithmeticError所有数

汀、人工智能·2023-10-27 18:20

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。

linux那些事·2023-10-27 15:22

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 | sklearn库

划分样本的方法二、导入或创建数据集2.1导入sklearn自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1数据标准化3.2sklearn中的数据标准化函数3.3正则化函数

天下弈星~·2023-10-26 20:26

日常问题：L1范数和L2范数在机器学习中的作用？

损失就是所有样本真实与预测值的差值的绝对值之和，L2损失即所有样本真实与预测值的差值的绝对值的平方和优缺点分析：L2损失一定有一条最优的预测线，L1损失可能存在多个解；L1损失对异常值不敏感，鲁棒性更强正则化技术使用到

calm-one·2023-10-26 19:11

深度学习之weight_decay和L2正则的区别

论文中提出其中一个重要原因就是Adam中L2正则化项并不像在SGD中那么有效。

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-10-26 19:36

统计学习方法支持向量机（上）

其学习策略为间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，同时也等价于正则化荷叶损失函数最小化的问题。间隔最大使它有别于感

Air浩瀚·2023-10-26 16:42

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

机器学习——正则化

正则化在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数，假如特征个数选取过少，容易造成欠拟合，特征个数选取过多，则容易造成过拟合。

Gowi_fly·2023-10-26 07:45

【吴恩达课后测验】Course 3 - 结构化机器学习项目 - 第一周测验之关于我的理解

前10个很简单，对此没什么疑惑，第十一题我有一些迷，查阅网上资料后，清楚了一些，把我的理解挂上正则化是为了防止过拟合开发集和测试集是属于同一分布的，此时两者的错误率相差很大，说明对开发集适应的太好，过拟合了

墨水河刘能·2023-10-26 02:04

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

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习笔记（四）模型泛化、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3

小广向前进·2023-10-24 20:38

机器学习学习笔记（3）——量纲与无量纲，标准化、归一化、正则化

量纲、无量纲，标准化、归一化、正则化是我百度了很多次都不进脑子的知识，所以我决定还是放在博客上面。

野指针小李·2023-10-24 20:37

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

机器学习模型正则化笔记

正则化是一种在机器学习中用于防止模型过拟合并提高泛化能力的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。

Aresiii·2023-10-24 20:31

【机器学习合集】泛化与正则化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录泛化与正则化1.泛化(generalization)2.正则化方法2.1显式正则化方法显式正则化方法对比提前终止模型的训练多个模型集成Dropout技术2.2参数正则化方法2.3隐式正则化方法方法对比泛化与正则化

slience_me·2023-10-24 20:30

时序预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。模型描述智

机器学习之心·2023-10-24 18:16

SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据；3.运行环境Matlab2020b及以上，data为数据集，运行主程序SSA-CNN-GRUTS，其余为函数文件无需运行，所有程序和数据放在一个文件夹；4.麻雀算法优化参数为正则化参数

「已注销」·2023-10-24 18:44

Julia系列15：深度学习框架flux

1.介绍Flux对于正则化或嵌入等功能的显式API相对较少。相反，写下数学形式将起作用，并且速度很快。所有的知识和工具，从LSTM到GPU内核，都是简单的Julia代码。

IE06·2023-10-24 16:09

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