特征选择降维

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征
m0_51876286·2024-01-26 20:15

降维(Dimensionality Reduction)

1.动机一：数据可视化将数据可视化，我们便能寻找到一个更好的解决方案，降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据，每一个特征向量都有50个特征（如GDP，人均GDP，平均寿命等）。
清☆茶·2024-01-26 06:40

第二章 多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。
加百力·2024-01-25 22:38

降维算法——LE算法的推导

LE算法简介及其推导1.简单介绍LaplacianEigenmaps是一种降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。
GrandNovice·2024-01-25 15:24

机器学习笔记02：特征工程

特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维
fafagege11520·2024-01-25 09:12

新东方直播爆火：最牛逼的销售就是降维打击

新地方爆火，给我最大的启示就是：最牛逼的销售就是降维打击。东方甄选之所以火，
唐晓涵·2024-01-25 06:42

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN
软件算法开发·2024-01-25 03:00

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

实现多维数组扁平化

方法1，使用Arrary.flat()方法实现[[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(Infinity)//[1,2,3,4,5][[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(1)//传入降维的数字得到想要实现的数组
华子Code1024·2024-01-24 19:26

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变
数据科学作家·2024-01-24 19:05

无题

今天下午接我大爹上县的来，路上把大刘的三体听了一遍，真降维打击，起承转合，高潮迭起，各种新的认知向你扑面而来。
猫儿巴西·2024-01-24 11:20

Hive 行列转换

单列转多行，降维（单列数组或键值对）示例1：explode(array(…))select...,AfromTlateralviewexplode(ARRAY_FIELD)asA;selectexplode
Byyyi耀·2024-01-24 10:51

机器学习-PCA降维【手撕】

降维算法降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量，其目的是为了让算法运算更快，效果更好，同时可以方便数据可视化。过高的维度特征维度的特征矩阵无法通过可视化，数据的性质也就比较难理解。
alstonlou·2024-01-24 09:52

如何破解分布式系统无法逃避的“降维打击”？

11月27日，某云多个地区云控制台及openAPI访问出现异常，影响Redis等多个数据库产品，所幸未对实例运行出现故障。这已是该云厂商11月内第二次出现故障——上一次故障几乎影响全线数据库产品，并波及业务运行。无独有偶，27日晚，另一互联网厂商云平台又爆出超大规模故障，几乎所有上线业务均受到不同程度影响，故障时间长达8小时……云平台接连出现事故，背后原因众说纷纭，但总让人们不得不再次思索这个话题
sunnywell111·2024-01-23 22:42

11.2因子分析实践

数据来源商户o2o数据示例11.2.1因子分析操作打开数据文件--分析--降维--因子--因子分析--因子分析对话框将网点刘浏览量，论坛浏览，线上广告费用，地面推广引入量，线下广告费用，实体店铺货量，实体店访客数
Joypang·2024-01-23 18:57

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构
giszz·2024-01-23 00:34

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

图片.png今天我们借助别人的数据，用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图，从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。
单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

源代码获取通道：C++实现LDA，实现PCApca_z运行结果：LDA_Z运行结果：原理简单易懂，用于降维。
Z_shsf·2024-01-22 22:39

我们还能买房吗？

万变不离其宗，这是思维方式的降维打击。拼死命的去研究数据，累死也看不明白。第一我们要明确一点，大城市的发展必然的。城市是人类最伟大的发明，没有城市，也就没有文明。
不完美世界·2024-01-22 10:47

HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化

数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维
甘晴void·2024-01-22 06:31

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。
Echo_Wish·2024-01-22 01:11

数据可视化 | 期末复习 | 补档

可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估EdwardTufte设计准则饼图、彩虹颜色表、3D图表的评价高维数据可视化为什么要降维多维尺度分析
啦啦右一·2024-01-21 14:47

无监督神经网络原理与实现

目录网络结构训练目标Python实现无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。
10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择
小旺不正经·2024-01-21 08:02

主成分分析\2.28

主成分分析（PCA）一、概念主成分分析是一种数学降维方法，将原来众多具有关联性变量重新组合为一组新的相互间无关系的综合变量来代替原来的变量。
浅墨\·2024-01-21 07:52

好钢用在刀刃上：降维学习

主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性，并通过选择重要的新属性实现降维；主成分分析的解满足最大方差和最小均方法两类约束条件，因而具有最大可分性和最近重构性；特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务
编程回忆录·2024-01-20 20:50

关于买房子的几点感触

一定要选择大的开发商，口碑一定要好，最起码不会崩盘；二，不要找到那种特别去注重宣传，尤其是营销策略非常好的开发商，他们把钱都花在营销上，实处都没有落到；三，一定不要跟风，尤其是那种牌子不大，但是到了小县城给人一种降维打击的开发商
嗯嗯安置区·2024-01-20 18:33

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖
程序员老冉·2024-01-20 16:41

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

目录一、机器学习发展二、人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（
小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21

哲哲的ML笔记（三十：主成分分析PCA）

PCA基本概念PCA：PrincipalComponentAnalysis，主成分分析非常普遍的降维算法要做的是找到一个方向向量，当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小
沿哲·2024-01-20 13:36

DALS020-距离与降维

title:DALS020-距离与降维date:2019-08-2012:0:00type:"tags"tags:降维分析Bierachicalcategories:DataAnalysisforthelifesciences
backup备份·2024-01-20 09:17

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督变换的一个常见应用是降维，它接受包括许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特征。降维的一个常见应用是
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【现代控制系统】LTI系统的反馈结构和状态估计器

线性系统的反馈结构1.1状态反馈/线性直接状态反馈1.2反馈至状态微分的输出反馈1.3反馈至参考输入的输出反馈2.状态反馈的极点配置算法2.1状态反馈渐进跟踪问题——定常参考信号3.状态观测器3.1全维观测器3.2降维观测器
你哥同学·2024-01-19 19:13

机器学习---特征选择与稀疏学习

特征的分类：相关特征:对当前学习任务有用的属性；无关特征:与当前学习任务无关的属性特征选择：从给定的特征集合中选出任务相关特征子集；必须确保不丢失重要特征。
三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench·2024-01-19 07:23

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

公平正义思维模型分析

而是一个闭门不出，没有任何合作和创新的社会，之所以不会陷入混乱是因为没有人会主动挑起这个混乱，因为挑起混乱者面对的打击是他无法预计的，且是不公正和不正义的打击，所以，就像《三体》中提到的一样，太不公正和正义的降维打击才是人们不会主动引发混乱的原因
那年我们正值青春·2024-01-18 18:23

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。
溯源006·2024-01-18 18:59

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。
北航程序员小C·2024-01-18 12:53

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限
北航程序员小C·2024-01-18 12:52

【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该
乐心唯帅·2024-01-18 11:38

大语言模型系列-word2vec

word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化=>特征选择
学海一叶·2024-01-18 08:39

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。
deephub·2024-01-18 02:14

有关升维思考，降维打击

只是随着不断的学习，探索，经历，自我觉察后，就会明白：所有问题的背后无非这8个字，升维思考，降维打击。升级维度的是对全貌的感知，对需求的洞见。随后自然而然有了处理事件的能力。拿开头提到的其中
极简文案尤莉·2024-01-18 01:51

PCA实例及代码

将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。
morie_li·2024-01-18 01:22

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在
风控小兵突击·2024-01-17 23:29
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