特征选择降维第3页

特征工程：衡量特征的重要型

知乎特征选择：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32749489结合sklearn的几种特征选择方法：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226

千寻～·2024-02-09 00:32

特征工程:特征提取和降维-下

目录一、前言二、正文Ⅰ.流形学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后，我们来介绍其他方法，分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。

林浩杨·2024-02-09 00:31

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。

林浩杨·2024-02-09 00:01

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征

林浩杨·2024-02-09 00:00

单细胞转录组之Seurat包全流程-数据过滤、降维分群及可视化

1.Seurat包的安装及数据的准备1.1加载需要的包和数据if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("Seurat")library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-d

青青青山·2024-02-08 23:32

Task 4：建模调参

内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

李宏毅机器学习（二十）无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入

ManifoldLearning我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去，比如地球表面是2维的，但是被放到了3维空间，比如左下的S曲面，其实可以展开到2维平面上去，接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法

ca8519be679b·2024-02-08 10:38

社群学员晨读分享【孙子兵法~攻守道】

所谓不在一个层次的降维打击。耐得住寂

龙老思社群专家·2024-02-08 09:25

每天一个数据分析题（一百五十七）

当对多个连续型变量进行主成分分析（PCA）以降维并且简化数据时，以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分？A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。

紫色沙·2024-02-08 09:53

每天一个数据分析题（一百五十五）

关于高维数据在模型建立中的处理，以下描述正确的是：A.在分类模型中通常不需要进行变量选择和降维，因为算法可以处理成千上万个变量。B.聚类模型中剔除不相关变量主要依赖于算法而不是分析师的经验和维度分析。

紫色沙·2024-02-08 09:20

机器学习：特征工程笔记

目录主要内容1.数据清洗1.1缺失值处理1.2异常值处理1.3去除重复项1.4数据一致性和格式规范化2.特征选择2.1过滤法（FilterMethods）2.2包裹法（Wrapp

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

钱宝网之问：人类“智商”这么低，还要发展人工智能吗？

1.张小雷的“降维打击”稍微了解一点钱宝网的赢利模式，就不难发现，这是一个明显“反商业、反常识”的互金平台——通过保证金用户自己上网看广告，就能赚取商业分成，复合年回报率还超过40%，这简直就是一桩天

商业向心力实验室·2024-02-08 07:00

【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]

前言：前面讲的都是线性降维，本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习（mainfoldlearning）是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近，距离B点较远但是从图形拓扑结构来看

明朝百晓生·2024-02-08 07:30

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环，它不仅可以提高模型的性能，还能显著减少模型训练所需的时间和资源。

theskylife·2024-02-07 23:56

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:59

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同

政安晨·2024-02-07 09:42

田总就是牛

著名策划人田万良每次和田总交流都受益匪浅，他几句话就能一针见血指出企业痛点，并能由高纬度到低纬度降维到来访者可以理解的频率后再逐渐拉升对方认知，导入他对事物发展的预见性判断分析，再逻辑叠加式说出自己的具体方案

财道天使·2024-02-07 08:38

机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测；在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

进阶卓越，明悟真相

在今天已经落伍，你必须抓住更内核的东西，才可以适应这个时代；第一是创新，你必须首先进入不断的创新，然后才可以持续拉动企业前行；第二是高维，你需要设计出一套穿梭于出世入世之间的学问，然后用以武装团队，才足以降维绝杀

凤舞九天9527·2024-02-07 01:00

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征

cnjs1994·2024-02-06 17:52

机器学习算法之决策树

步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

Autoencoder 有什么用？

autoencoder可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。

脏小明·2024-02-06 15:16

LightGBM特征重要性和可视化

在机器学习方面，模型性能在很大程度上取决于特征选择和对每个特征重要性的理解。LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。

python收藏家·2024-02-06 11:19

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

为什么人类想不出四维空间

在看三体的时候看到高等文明对低等文明进行降维打击，觉得是那么的神奇。我们以后有没有可能发展到更高维去生活这个暂且不讨论，对于我们为什么想象不出四维空间的样子我来说一些自己

保护母亲河服务团·2024-02-06 03:28

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d

Lornatang·2024-02-06 01:21

前行的力量

最近听到最多的一个词是消费降级，诚然，在所谓L型经济降维打击下，身边的朋友少有朋友谈论鲍鱼的头数，钻小巷，谈情怀的找一碗猪油粥已经成朋友圈的谈资。

位右虚左·2024-02-05 22:40

C语言数组

目录一维数组二维数组传递数组给函数方式1方式2方式3实例二维数组传递给函数方法1:第一维的长度可以不指定，但必须指定第二维的长度：方法2:指向一个有5个元素一维数组的指针：方法3:利用数组是顺序存储的特性,通过降维来访问原数组

临界三极管·2024-02-05 19:20

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(2)11.什么是特征选择和特征提取？

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法的基本原理及应

代码骑士·2024-02-05 13:59

【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe

周润发的弟弟·2024-02-05 12:41

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。

亦世凡华、·2024-02-04 22:59

PHP二维数组去重方法大全

1.简单的二维数组去重functionarray_unique_fb($array2D=[]){$temp=[];foreach($array2Das$v){$v=join(",",$v);//降维,也可以用

芒果芒果丶·2024-02-04 17:29

2023-06-15

已经是降维打击了，正如那句“狗咬你，你还反咬狗一口吗？”瞬间消气～想起来A的事。A的父亲是副市长，她先生是某国家直属局局长。A去她先生所在局的窗口办业务，我们在另一条队里排队，偶然发现她也在。

初心倩萦·2024-02-04 13:37

机器学习系列——（九）决策树

决策树的构建过程：特征选择：根据某种指标选择最佳特征，将数据集划分为不同的子集。决策节点生成：

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督

老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

为什么很多孩子做不好时间管理？

计时器、番茄钟、沙漏，根据孩子的年龄特征选择适合他

糖妈_Candy·2024-02-04 08:34

LSA 主题模型

对SVD分解后的矩阵进行降维使用降维后的矩阵构建潜在语义空间image.png第一个小矩阵X是对词进行分类的一个结果，它的每一行表示一个词，每一列表示一个语义相近的词类，这一行中每个非

dreampai·2024-02-04 05:01

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。

Nie同学·2024-02-04 01:09

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。此外，随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛，许多交易公司已经提取了越来越多的特征（也称为因子factors）。因此，如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题，作者

tzc_fly·2024-02-03 16:57

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。

飞影铠甲·2024-02-03 11:55

机器学习_无监督学习之降维

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

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