粗糙集特征选择第14页

特征提取与特征选择

一.特征提取和特征选择的区别特征选择和降维（特征提取）有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系

qq_40932139·2023-01-20 05:58

机器学习（8）——特征工程（2）

特征提取和降维1.1主成分分析1.2核主成分分析1.3流形学习1.4t-SNE1.5多维尺度分析2数据平衡方法2.1基于过采样算法2.2基于欠采样算法2.3基于过采样和欠采样的综合算法1特征提取和降维前面介绍的特征选择方法获得的特征

WHJ226·2023-01-20 05:54

粗糙集

粗糙集（RoughSetApproach）粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式，它可以表现为四元有序组K=(U,A,V,P)。

wyyhuli·2023-01-20 02:41

粗糙集及其应用简述

txf620·2023-01-20 01:09

粗糙集相关概念及理论分析总结（一）

粗糙集概念：粗糙集理论(RoughSetTheory，简称RST)是一种不需要提供数据之外的任何先验信息来处理不完备、不确定信息的数学工具。

盈火虫·2023-01-20 01:03

粗糙集理论应用的实例

在了解infobright时，其查询优化器的一个核心是使用粗糙集理论来做书数据节点的筛选，于是在网上查到一个广为流传的粗糙集应用实例，蛮有意思的考虑一个数据库中的二维表如下：元素颜色形状大小稳定性x1红三角大稳定

novenbersky·2023-01-20 01:03

粗糙集合论

粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？

lirika_777·2023-01-20 01:33

模糊粗糙集及数据降维

目录经典集合定义子集运算并集交集补集模糊集理论定义运算模糊交集模糊并集模糊补集模糊关系及合成近似推理.去模糊化模糊-粗糙集理论模糊等价类模糊粗糙集模糊粗糙集数据降维模糊粗糙集快速约简经典集合定义当前有n

不见辰兮·2023-01-20 01:01

个人对粗糙集的一些理解和简单举例

文章目录1、数据价值密度低的解决方案1.1粗糙集中对应的概念：属性约简1.2属性约简的好处1.3粗糙集的应用2、粗糙集的简介--->原理2.1粗糙集的概念2.2从例子看粗糙集2.3粗糙集模型的分类及其评估标准

MelodyYN·2023-01-20 01:00

机器学习算法--sklearn 中决策树分类模型sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()参数详解

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier'''参数：criterion:特征选择的标准，有信息增益和基尼系数两种，使用信息增益的是ID3和C4.5算法（使用信息增益比

糯米君_·2023-01-19 18:37

scikit-learn——机器学习应用开发的步骤和理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载1.数据采集和标记先采集数据，再

m0_65187443·2023-01-19 09:11

Feature and Instance Joint Selection: A Reinforcement Learning Perspective

特征选择和实例选择是两种重要的数据处理技术。然而，这种选择大多是单独研究的，而现有的联合选择工作是粗略地进行特征/实例选择;因此忽略了特征空间和实例空间之间潜在的细粒度交互。

西西弗的小蚂蚁·2023-01-19 08:13

树回归、线性回归、Logitic回归

树回归分类与回归树（classificationandregressiontree，CART）即可用于分类也可以用于回归，由特征选择、树的生成及剪枝组成，一般简称为决策树。

leiyufei·2023-01-18 22:13

（sklearn学习笔记）降维算法PCA与SVD的原理及用法

参数解释n_componentscopywhitensvd_solver不同值的适用条件PCA中的SVDtoliterated_powerrandom_statePCA属性components_应用PCA与特征选择的区别

不想当程序员（☆∀☆）·2023-01-18 15:38

模式识别与机器学习 | 第四章特征选择和提取

特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征；这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能

SuckerForPain·2023-01-18 09:20

统计学习方法读书笔记第五章：决策树

统计学习方法读书笔记第五章：决策树决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成决策树的剪枝CART算法CART剪枝决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

LYPG·2023-01-17 12:48

机器学习+模式识别学习总结（六）——特征选择与特征提取

一、特征提取与选择任务定义：得到实际对象的若干具体特征之后，再由这些原始特征产生对分类识别最有效、数目最少的特征。使在最小维数特征空间中异类模式点相距较远，同类模式点相距较近。二、特征提取与选择任务的提出背景：①获得的特征测量值不多，导致提供的信息较少②获得的测量值太多，导致维度灾难(特征数目达限后，性能反而不好)③特征存在很多无用信息，或者有的有用信息不能反映本质，要通过变换才能得到更有意义的量

尼笛芽在努力·2023-01-16 09:27

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（三）

目录五、第五章决策树1、决策树模型与学习决策树决策树与条件概率分布决策树学习2、特征选择信息增益3、决策树生成ID3算法4、决策树的剪枝CART算法五、第五章决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

HitStuHan·2023-01-16 08:59

实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目完整的代码+数据集）

项目概述：通过对微博评论进行预处理、分词以及特征选择等，建立特征词典，构建每条评论的特征向量。

甜辣uu·2023-01-14 21:04

【自动化风控建模系列1】最简洁的代码实现特征初步筛选

评分卡的特征选择余地越大，后期越是有可能开发出性能更高的评分卡。但特征变量的选择在此时就成为第一个问题，如何初步筛选出合适的变量？

从事多年范特西·2023-01-14 19:29

监督学习的特征工程处理方法

监督学习的特征工程1.什么是特征工程&数值预处理2.特征选择定义&方法3.特征提取定义&方法4.特征关联定义&方法请从超链接中自行获取资源，会持续更新，尽请关注，感谢！

汽车电子打工者·2023-01-14 12:49

机器学习入门（2、特征预处理、降维）

③特征预处理3.1归一化3.2标准化④特征降维4.1特征选择4.2主成分分析③特征预处理原理是通过转换函数，将特征数据转换成更适合算法模型的特征数据的过程。

奈々生様·2023-01-13 22:53

【可解释性机器学习】可解释机器学习简介与特征选择方法

特征选择：FeatureImportance、PermutationImportance、SHAP1.Introduction什么是可解释机器学习（ExplainableML）？

镰刀韭菜·2023-01-13 17:50

【Matlab代码】基于小波分析的音频信号的特征识别

我们先从时域角度进行简单的特征选择，即采用前150种数据作为样本进行简单的平均，得到4类信号的特征，进而进行特征识别。具体的算法描述：第一步：载入信号，选出样本和测试数据。

matlab科研中心·2023-01-13 16:18

机器学习--常用的特征工程方法

1、特征选择介绍（1）特征选择的定义对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”，没有价值的属性称为是“无关特征”，从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程，就称为是“特征选择”。

星辰如月·2023-01-13 16:03

基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

项目概述：通过对微博评论进行预处理、分词以及特征选择等，建立特征词典，构建每条评论的特征向量。

数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)

此算法是用来进行特征选择，属于包装法特征选择算法的其中一种。递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练结束后，消除若干权值系数对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

IT独白者·2023-01-13 01:59

基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现

classsklearn.feature_selection.RFE(estimator,*,n_features_to_select=None,step=1,verbose=0)https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html?highlight=rfe#sklearn.fea

Mr.Jcak·2023-01-13 01:59

机器学习系列-- 异常检测(Anomaly Detection)

目录1、问题的动机2、高斯分布3、异常检测算法4、开发和评价一个异常检测系统5、异常检测与监督学习对比6、特征选择1、问题的动机这一部分介绍异常检测(Anomalydetection)问题。

已退游，勿扰·2023-01-12 20:49

python粗糙集简约算法+可视化界面

粗糙集简约算法理论参照：粗糙集简约程序算法介绍完整代码：程序完整代码实验名称：粗糙集知识约简程序实验平台：Python实验过程和结果1、实验数据2、实验说明及过程截图本次粗糙集简约实验使用的算法为领域粗糙集属性简约算法

Socialphobia_FOGO·2023-01-12 17:33

基于邻域粗糙集算法python实现

这个是之前一篇粗糙集相对属性约简python实现的一个小小改进#_*_coding:utf-8_*_#@Time:2018/12/22上午10:45#@Author:we2swing#@FileName

何少侠·2023-01-12 17:01

粗糙集_属性约简

1.粗糙集简介粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的有一个处理不确定性的数学工具。于1982年波兰理工大学Z.pawlak教授提出用来研究不完整数据，不精确知识表达、学习、归纳等的一套理论。

ECRZ·2023-01-12 17:00

粗糙集简记

1、粗糙集基本概念U：论域：属性集合（这被认为是知识，或者知识库）V：属性值域：f：从UxR到V的信息函数f一个信息系统S可以表示为一个四元组。在不混淆的情况下，简记为，也成为知识库。

痞子王不爱吃胡萝卜·2023-01-12 17:59

python特征选择之多类别标签的Fisher score计算

"""特征选择中多类别标签的Fisherscore计算注意：.mat数据集必须满足特征集为n*m(n为样本数，m为特征数)标签集为n*1如果用matlab打开之后不满足以上，可以进行转置如果是csv文件

也不是很坑·2023-01-12 17:58

python不确定性计算之粗糙集属性约简

粗糙集属性约简本实验同时采用区别矩阵和依赖度约简。在依赖度约简中，设置依赖度计算函数和相对约简函数，对读取的数据进行处理，最后根据依赖度约简。

Cheng_0829·2023-01-12 17:26

python3 带注释基于粗糙集的属性约简。

importpandasaspdfromcollectionsimportdefaultdictimportnumpyasnpimportscipy.ioassiofromscipy.ioimportsavematfromsklearnimportpreprocessingfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimp

也不是很坑·2023-01-12 17:56

算法的trick_ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020

center-basedanchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(AdaptiveTrainingSampleSelection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的

张维为·2023-01-12 16:56

sklaern-1.1.4多任务套索

例子多任务套索的联合特征选择多任务套索允许

「已注销」·2023-01-12 13:31

ECCV 2018|Pairwise Body-Part Attention for Recognizing Human-Object Interactions 阅读笔记

不同的部位应该使用不同的注意力,并且由于我们的身体都是协同工作的,还需要进一步考虑不同部位之间的联系.本文提出了一个成对的身体部位注意力模型,它能够关注HOI识别中的关键部位,以及部位之间的联系.该模型介绍了一个基于特征选择的注意力方法以及一个能够捕获成

ycolourful·2023-01-11 09:04

机器学习笔记4：特征工程

特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。

腾阳·2023-01-11 08:54

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering 中不同特征处理方法比较以及sklearn中Lasso的使用

特征选择(featureselection)使用sklearn的Lasso,数据集使用sklearn的breastcancer。数据准备importnumpyasnpimportmatp

quintus0505·2023-01-11 07:15

机器学习(Machine Learning)

classificationoptimizationtreegraphalgorithmmethods一、特征选择二、分类方法三、决策树四、人工神经网络与遗传算法五、支持向量机六、图论与聚类方法其它（

Particlefilter·2023-01-11 00:29

特征选择和特征提取（一、概述）

特征选择和特征提取属于图像处理领域最基本的操作。再这之前，我们先来了解一下卷积和滤波，像平时我们听到的CNN，就是使用卷积操进行图像的滤波操作，简单来说，滤波是图像处理的操作，而卷积是实现滤波的方法。

攻城狮客栈·2023-01-10 13:39

近红外光谱特征选择、特征提取区别及稀疏表示

近红外光谱分析技术已经在很多领域得到了广泛应用，但是实际分析过程中所采集的数据都是高维、复杂的数据信号，如何从复杂的信号中选择出建模所需要的基本数据就是所谓的近红外光谱数据特征筛选或特征选择，特征提取和特征选择从数学角度来讲是两种不同的方法

一条大咸咸鱼·2023-01-10 11:38

机器学习之分类算法-决策树

包括特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝过程。决策树算法构造决策树

不知名的。。。·2023-01-10 10:57

基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）

❤️目录摘要：1.随机森林：2.随机森林的特征选取：3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤（1）加载数据（2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测（3）使用随机森林进行特征选择

荔枝科研社·2023-01-09 18:09

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法RFE基于惩罚项的特征选择法基于树模型的特征选择法主成分分析法线性判别分析法赛题特征工程异常值分析绘制各个特征的箱线图

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

决策树、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost

DescisionTree）决策树介绍决策树基于“树”结构进行决策：-每个“内部节点”对应于某个属性上的测试-每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值）-每个叶节点对应于一个“预测结果”决策树学习的三个步骤特征选择决策树的生成决策树的修剪特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间

moledyzhang·2023-01-09 16:57

机器学习——基于R的svm练习

步骤1.数据预处理2.建模1.linear2.polynomial3.radialbasis4.sigmoid3.模型选择4.特征选择5.完整代码本文参考：《精通机器学习：基于R》5.3节数据集来自R包

Dzfly..·2023-01-09 13:05

机器学习开发应用步骤的理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据

百分之七.·2023-01-09 10:03

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