E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
粗糙集特征选择
智能优化
特征选择
|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的
特征选择
(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】
智能优化
特征选择
|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的
特征选择
(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL
·
2024-08-29 16:27
智能优化算法
智能优化特征选择
算法
支持向量机
matlab
spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换
特征选择
4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
weixin_39956182
·
2024-08-29 14:10
spark应用程序转换
代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
介绍使用随机森林算法和LASSO
特征选择
构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。
生信学习者2
·
2024-08-27 10:27
代谢组分析
数据分析
随机森林
数据挖掘
AI实现自闭症早筛:卡罗林斯卡学院研究团队开发的多模态数据分析AI模型,能在儿童12个月左右时发现自闭症的早期迹象,准确率超过80%?
卡罗林斯卡学院的研究团队确实开发了一种多模态数据分析AI模型,该模型能够在儿童大约12个月大时发现自闭症的早期迹象,并且准确率超过80%.具体来说,这种AI模型利用了多种数据源和分析方法,包括基础医疗筛查和背景历史信息,依赖家长报告的数据来简化
特征选择
百态老人
·
2024-08-22 13:48
人工智能
团队开发
数据分析
挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
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
laafeer
·
2024-02-29 07:45
python
DataCastle 员工离职预测 Baseline
本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维
特征选择
不均衡样本处理模型调参XGBo
小嗷犬
·
2024-02-20 21:08
Python
机器学习
机器学习
数据挖掘
sklearn
MATLAB进行
特征选择
特征选择
是机器学习和统计建模中的重要步骤,它涉及选择最相关、最有信息价值的特征,以提高模型性能、降低过拟合风险,并加速训练过程。
AI Dog
·
2024-02-20 18:17
数学建模\MATLAB
matlab
数学建模
数据挖掘
特征选择
特征提取
机器学习中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(
特征选择
)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)
qq_44980515
·
2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
Task4 - 建模与调参
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
100MHz
·
2024-02-19 13:13
【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法原理
该算法的原理如下:数据预处理:在进行PSO-BP神经网络回归预测之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、
特征选择
和数据归一化等步骤。初始化神经网络:首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。
Lwcah
·
2024-02-14 22:25
MATLAB
回归预测算法
算法
matlab
神经网络
R语言LASSO
特征选择
、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32275原文出处:拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标,为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。数据来源和处理本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。读取数据head(data)模型构
·
2024-02-11 18:39
数据挖掘深度学习机器学习算法
梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优
的关键参数解析1.1学习率(learningrate)1.2树的数量(n_estimators)1.3树的最大深度(max_depth)1.4叶子节点的最小样本数(min_samples_leaf)1.5
特征选择
的比例
theskylife
·
2024-02-11 14:40
数据分析
数据挖掘
人工智能
数据挖掘
机器学习
python
分类
五、机器学习模型及其实现1
1_机器学习1)基础要求:所有的数据全部变为了特征,而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、
特征选择
(可选)进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理,使数据更适合机器学习的工具
ITS_Oaij
·
2024-02-10 21:10
脑电机器学习
机器学习
人工智能
统计学习方法笔记之决策树
可以看出,决策树算法一般包含
特征选择
,决策树的生成与决策树的剪枝过程。
特征选择
信息增益熵和条件熵在了解
Aengus_Sun
·
2024-02-09 17:51
数据挖掘应用领域
数据挖掘的方法,如
特征选择
和属性相关性计算,有助于识别重要的因素和非相关因素。例如,与货款偿还风险相关的因素,包括货款率、贷款期限、负债率、偿还与收入(paymen
Liam_ml
·
2024-02-09 06:50
特征工程:特征提取、特征预处理、
特征选择
一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False)data=dict.fit_transform([{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':60},{'city':'
xiaobai_IT_learn
·
2024-02-09 00:02
人工智能
python
特征工程
特征提取
特征预处理
特征选择
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
数据处理
机器学习
特征工程
特征选择
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
数据探索与可视化
机器学习
人工智能
机器学习
算法
python
数据分析
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
数据探索与可视化
机器学习
人工智能
数据分析
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
每天一个数据分析题(一百五十五)
C.
特征选择
指的是从相关性较强的变量中提取代表性的变量,还可以做多项式旋转会增加变量。D.在数据挖掘的实践中,最佳实践是建立一个包含所有变量的大模型来处理不同情况。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取
紫色沙
·
2024-02-08 09:20
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
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
机器学习
机器学习
算法
笔记
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
数据挖掘
深度学习
人工智能
机器学习
数据挖掘
【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
随机森林
算法
【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
MATLAB
matlab
深度学习
梯度提升树
特征选择
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
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
scikit-learn
随机森林
机器学习竞赛
python
pandas
决策树优化
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
机器学习
概率论
机器学习
决策树
算法
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
机器学习
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
人工智能专栏
人工智能
机器学习
【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
Spark机器学习
spark-ml
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
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
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
机器学习算法加强——数据清洗
认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>
特征选择
——>特征分析——>模型计算(管道)importoperatorimportnumpyasn
Grateful_Dead424
·
2024-02-03 17:11
算法
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
论文阅读笔记
金融
数据分析
人工智能
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
机器学习
SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测
SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心
·
2024-02-03 01:57
分类预测
mRMR-CNN-GRU
CNN-GRU
Mutilhead
Attention
最大相关最小冗余特征选择
卷积门控循环单元
融合多头注意力机制
算法大览:24美赛深度总结与代码分享
数据降维降维|基于PCA算法降维|基于KPCA算法【数据+代码】Lasso
特征选择
离散和连续数据的降维方
小Z的科研日常
·
2024-02-02 14:21
数学建模
python
vit细粒度图像分类(七)TBNet学习笔记
在这项工作中,我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法,该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型,该模型结合了CNN和Transformer架构,并具有新颖的
特征选择
(FS)模块。
无妄无望
·
2024-02-02 10:18
学习
笔记
人工智能
深度学习
分类
决策树
通常决策树学习包括三个步骤:
特征选择
、决策树的生成和决策树的修剪优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点:可能
陨星落云
·
2024-02-02 09:44
基于鲸鱼优化的knn分类
特征选择
算法matlab仿真
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4.1鲸鱼优化算法(WOA)4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻(KNN)分类器4.3基于WOA的KNN分类
特征选择
算法
软件算法开发
·
2024-02-02 09:32
MATLAB程序开发
#
优化
算法
鲸鱼优化
knn分类
特征选择
特征选择
+深度学习:mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型!特征按重要性排序!最大相关最小冗余!
适用平台:Matlab2023版及以上
特征选择
方法:"最大相关最小冗余"(MaximalRelevanceandMinimalRedundancy,简称MRMR)是一种用于
特征选择
的方法。
预测及优化
·
2024-02-02 09:12
深度学习
cnn
人工智能
最大相关最小冗余
特征选择
特征降维
BiGRU
SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测
SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现
机器学习之心
·
2024-02-01 14:01
分类预测
mRMR-CNN-LSTM
Mutilhead
Attention
最大相关最小冗余特征选择
卷积长短期记忆神经网络
融合多头注意力机制
多特征分类预测
SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测
SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余
特征选择
卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab
机器学习之心
·
2024-02-01 14:00
分类预测
mRMR-CNN-BiLSTM
Mutilhead
Attention
最大相关最小冗余特征降维
卷积双向长短期记忆神经网络
融合多头注意力机制
多特征分类预测
【深度学习:机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型
探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步:数据收集第4步:选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步:预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)分析
特征选择
jcfszxc
·
2024-02-01 11:59
深度学习知识专栏
深度学习
机器学习
人工智能
决策树
特点if-then的集合损失函数最小化可读性,速度快启发式解决NP完全问题信息增益
特征选择
通过信息增益:熵:(2或者e为底),熵越大,随机变量的不确定性越大。
Mr_Stark的小提莫
·
2024-02-01 11:12
vit细粒度图像分类(五)TransFC学习笔记
首先,利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力,通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力;其次,引入
特征选择
模块筛选区分性特征,去除冗余信息,加强特征表示能力;最后,引入融合的多元
无妄无望
·
2024-01-31 18:40
学习
笔记
一文讲透Python机器学习
特征选择
角度的卡方检验
机器学习
特征选择
角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ2统计量。χ2统计量越大,则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小,相关性就越大。因此,χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。
数据科学作家
·
2024-01-31 18:52
python
机器学习
人工智能
特征选择
Python入门
Python学习
数据清洗
李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码
目录1决策树模型2
特征选择
2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法(classificationandregressiontree)
詹sir的BLOG
·
2024-01-31 08:20
大数据
python
决策树
算法
剪枝
特征选择
综述论文阅读笔记
一
特征选择
(featureselection)的简介 我们现在正处在大数据的时代,大量的高维数据在各种领域中无处不在,如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。
wyn20001128
·
2024-01-31 01:23
数据挖掘
数据挖掘
机器学习
算法
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树
文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2
特征选择
5.2.1
特征选择
问题5.2.2信息增益
北方骑马的萝卜
·
2024-01-30 14:20
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他