粗糙集特征选择第15页

从机器学习到深度学习

传统机器学习解决问题的一般思路为：数据获取→\to→预处理→\to→特征提取（表达）→\to→特征选择→\to→推理、预测、识别其中的特征提取（表达）部分对最终的算法准确性起着非常关键性的作用，而系统主要的计算和测试工作都消耗在这一部分

有梦想的雨·2023-01-09 10:57

特征选择与稀疏学习

从给定特征集合中筛选出对当前学习任务有用的属性称为特征选择，本章假设特征集合没有冗余特征，且初始特征集合包含了所有重要信息。

_森罗万象·2023-01-08 19:00

决策树生成、决策树可视化、决策树算法api、泰坦尼克号乘客生存预测案例代码

apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)criterion：特征选择标准

learning-striving·2023-01-08 13:52

【NLP】十二种属性降维的方法

降维可以用两种不同的方式来完成：（1）只保留原始数据集最相关的变量（特征选择）（2）通过找到一组较小的新变量，每个变量都是输入变量的组合，包含与输入变量基本相同的信息（降维）（1）遗漏价值比率（MissingValueRatio

AmorFatiall·2023-01-08 10:48

数据降维与机器学习算法

目录一、数据降维1.特征选择2.主成分分析（PCA）3.降维方法使用流程二、机器学习开发流程1.机器学习算法分类2.机器学习开发流程三、转换器与估计器1.转换器2.估计器一、数据降维机器学习中的维度就是特征的数量

Swayzzu·2023-01-08 10:09

小样本学习论文阅读 | Confess: A framework for single source cross-domain few-shot learning, ICLR 2022 poster

2.contribution本文提出了一个“对比学习和特征选择系统

RitaRao·2023-01-08 10:38

python数据分析实战：生存分析与电信用户流失预测

文章目录1.背景1.1生存分析、KM曲线及Cox回归1.2案例背景2.AIC向前逐步回归法进行特征选择3.Cox模型搭建3.1特征重要性分析3.2模型校准3.3对个体进行预测3.3用户流失预测4.总结1

Bernard.Dong·2023-01-08 10:06

决策树全面讲解

Weiyaner·2023-01-08 10:54

时间序列问题案例分析Kaggle M5 Forecasting（代码+数据）

FirstLook（类型，每列的意义，目标值）数据检查和清洗（主键判重、空值，异常值检测）异常值检测趋势作图Downcast提取时间相关特征小结作业1.x构建树模型解决方案2.特征工程2.1特征构建（重要）2.2特征选择

赵孝正·2023-01-08 10:46

数据降维和特征选择的区别，特征选择常用算法综述，用于文本分类的特征选择算法

两个容易混淆的概念：数据降维和特征选择的区别用于文本挖掘分类的特征选择算法：参考（1）DF(DocumentFrequency)文档频率统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性。

一只tobey·2023-01-08 09:50

降维：特征选择与特征提取

特征选择：不改变变量的含义，仅仅只是做出筛选，留下对目标影响较大的变量。

Cvjark·2023-01-08 09:20

特征选择与降维

特征选择与降维可以说其本质目的是相同的，首要的一个目的就是为了应对维度灾难。随着以后所需处理的数据越来越大，可以直观的感受到样本的特征数呈现直线性的增长。

迷叶沙·2023-01-08 09:17

特征选择和降维

特征选择和降维1、相同点和不同点特征选择和降维有着些许的相似点，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

WAMINT·2023-01-08 09:17

机器学习中特征降维和特征选择的区别

在machinelearning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machinelearning来解决问题的论文中经常会出现。对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。

dgkomm3991·2023-01-08 09:47

特征选择、数据降维与聚类的区别与联系

特征选择和数据降维的目的都是使得数据的特征数目（属性值/维数）减小，但是二者却有着本质的不同。

kaohoooo·2023-01-08 09:47

Python 利用特征提取或者特征选择进行降维

特征提取降维主成分分析（PCA）进行特征降维fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearnimportdatasetsdigits=dataset.load_digits()features=StandardScaler().fit_transform(digits

River Chandler·2023-01-08 09:17

降维与特征选择

文章目录7.1概述7.2特征选择7.3特征降维/提取7.1概述机器学习算法的有效性和计算复杂度是敏感于数据的特征表达和维度数据的降维表示方法，主要包括特征选择和特征提取两种方法特征降维的意义：数据压缩简化数据表示

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-08 09:16

【技术博客】文本挖掘之LDA主题模型

大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（TopicModel）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途

MoModel·2023-01-08 06:02

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化/标准化1.2L1/L2范数标准化2.分类变量：one-hot编码3.缺失值、特殊值处理4.特征转换、构造新特征特征选择

Robin_Pi·2023-01-08 06:27

【网络流量识别】【深度学习】【二】RNN和ANN—深度学习入侵检测方法：ANN和RNN在NSL-KDD上的新性能

方法：本文采用两种方法，（1）采用ANN和RNN作为特征选择方法；（2）使用RNN信息增益（IG）、粒比（GR）和相关属性（CA）作为特征选择方法；数据集为NSL-KDD数据集。

昔我往矣wood·2023-01-07 15:22

特征工程

通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklear

一路前行1·2023-01-07 08:46

特征工程原理（二）

四、特征选择4.1特征选择的定义特征选择是在数据分析和建模中最常用的特征降维手段。过程简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。

Andy_shenzl·2023-01-07 07:57

特征提取与特征选择（一）主成分分析PCA：小朋友，你是否有很多问号？？？

点赞再看，养成习惯，您动动手指对原创作者意义非凡备战秋招面试微信搜索公众号【TechGuide】关注更多新鲜好文和互联网大厂的笔经面经。作者@TechGuide当你的才华还撑不起你的野心时，你应该静下心去学习。目录一、前言二、为什么要有主成分分析三、二维主成分分析优化问题得出解优化问题四、多维情况求解五、总结一波一、前言毫不夸张地说，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis

TechGuide·2023-01-07 07:14

spark 类别特征_Spark中那些常用的特征处理操作

目录01特征处理的意义02特征提取03特征转换04特征选择01特征处理的意义在数据挖掘项目中，由于我们获取的原始数据中包含很多噪声，所以在真正提供给模型前需要特征处理处理工作，否则再好的模型也只能“Garbag

邵老师说·2023-01-06 19:48

论文解读＜＜基于分布式特征表示的深度学习模型识别蔷薇科基因组中的DNA n4 -甲基胞嘧啶位点＞＞

因此，这一研究领域将受益于计算机方法的发展，该方法依赖自动特征选择来识别相关的地点。本文报道了4mC-w2vec，一种基于分布式特征表示，通过单词嵌入技术“word2vec”学

HXH@·2023-01-06 16:27

机器学习——L1正则化与L2正则化区别

正则化L1正则化又称Lasso正则化，正则化项为：L2正则化L2正则化利用二范数正则化项：共同点二者都是为了防止过拟合，用来限制模型参数的参数空间不同点L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择

suyongcai1234·2023-01-06 13:33

【机器学习之特征工程】数据预处理、特征选择、降维及不平衡处理

目录：1.什么是特征工程？2.数据预处理2.1.缺失值处理2.2.数据的无量纲化2.2.1.数据归一化preprocessing.MinMaxScaler2.2.2.数据标准化preprocessing.StandardScaler2.3.处理分类型特征：编码和哑变量2.3.1.标签专用，能够将分类标签转换为分类数值preprocessing.LabelEncoder2.3.2.特征专用，能够将分

Sciengineer-Mike·2023-01-06 11:03

Halcon 算子 select_shape

作用：借助形状特征选择区域；参数翻译（对应以上参数顺序）：输入区域、输出满足条件的区域、输入参数形状特征（'anisometry','area','area_holes','bulkiness'等）、输入参数关系符

郑建广视觉·2023-01-06 09:43

机器学习中的特征建模（特征工程）和算法选型建模 - 以暴力破解识别为例

3.特征观察-运用各种统计工具、图标等工具帮助我们从直观和精确层面认识特征中的概率分布4.特征处理-特征清洗5.特征护理-特征预处理6.特征处理-特征选择7.特征监控1.特征工程是什么？有什么作用？

stay_foolish12·2023-01-06 07:38

功能强大的python包（五）：sklearn（机器学习）

sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。

weixin_41940785·2023-01-06 00:14

功能强大的python包sklearn

sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。

sichuanwww·2023-01-06 00:13

机器学习工程项目的基本流程

机器学习工程项目的基本流程1.现实问题抽象为数学问题2.获取数据3.特征预处理和特征选择4.训练模型与调优5.模型诊断6.模型融合7.上线运行后记1.现实问题抽象为数学问题明确问题是进行机器学习的第一步

JaquanC·2023-01-05 22:21

深度学习（花书）学习笔记——第十三章线性因子模型

稀疏编码可以进行特征选择。PCA就像在一个流体上按照最大横截面积切了，然后最长的方向就是主成分，正交的最长的就是次长，类推。具体这张是什么意义就没看懂。。。

leichangqing·2023-01-05 22:14

深度学习花书学习笔记第十三章线性因子模型

稀疏编码可以进行特征选择。PCA就像在一个流体上按照最大横截面积切了，然后最长的方向就是主成分，正交的最长的就是次长，类推。具体这张是什么意义就没看懂。。。

liutianheng654·2023-01-05 22:14

【建议收藏】机器学习数据预处理（五）——特征选择（内附代码）

）【建议收藏】机器学习数据预处理（二）——异常值处理方法（内附代码）【建议收藏】机器学习数据预处理（三）——数据分桶及数据标准化（内附代码）【建议收藏】机器学习数据预处理（四）——特征构造（内附代码）特征选择在进行了数据

生鱼同学·2023-01-05 12:32

学习笔记——机器学习中怎么选择特征？

降维的方法主要分为特征抽取(FeatureExtraction)和特征选择(FeatureSelection)两种。特征抽取是指在原来特征的基础上，形成新的特征。抽取后的新特征是原来特征的一个映射。

dastu·2023-01-05 12:32

机器学习——特征工程

目录特征工程特征构造特征选择特征提取模拟训练训练数据收集方法特征工程特征工程就是一个从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的性能可以达到最优，最大限度减少

谭盐.·2023-01-05 12:00

机器学习——特征选择常用算法总结

机器学习——特征选择常用算法特征选择指从巨大的特征集中选取出对模型有利的特征子集，减小特征维度，训练数据规模。

qq_34598178·2023-01-05 12:28

机器学习经典算法总结（3）——特征选择

二、特征选择1.概念：从给定的特征集合中选择出相关特征的子集的过程。2.为什么要进行特征选择？（1）减轻维数灾难问题（2）降低学习任务的难度3.处理高维数据的两大主流技术：特征选择

_Yucen·2023-01-05 12:27

特征选择——过滤式选择

过滤式方法——先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。相当于先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。

改不改名字·2023-01-05 12:55

机器学习——特征选择（子集搜索与评价）

我们将属性称为“特征”对当前学习任务有用的属性：相关特征没什么用的属性：无关特征（冗余特征：所包含的信息能从其他特征中推演出来）从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程：特征选择特征选择——即“数据预处理

改不改名字·2023-01-05 12:22

R语言机器学习mlr3：特征选择和hyperband调参

目录Hyperband调参特征选择filters计算分数计算变量重要性组合方法（wrappermethods）自动选择Hyperband调参Hyperband调参可看做是一种特殊的随机搜索方式，俗话说：

医学和生信笔记·2023-01-05 02:49

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习基础速览目录机器学习基础速览机器学习的特点机器学习典型任务机器学习算法分类(1)监督学习(2)无监督学习(3)半监督学习(4)强化学习机器学习算法的整体流程数据预处理脏数据数据的转换特征选择特征选择方法

萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

数据降维和特征选择

数据降维和特征选择博主言：本文作为理论和概念整理，不做公式推导和详解计算过程，如需了解相关概念的计算公式和过程，在文后的参考链接中有详细的公式，计算过程和实例。

Mrgray·2023-01-04 13:03

文本分类（LSTM+PyTorch）

一、传统方法的基本步骤预处理：首先进行分词，然后是除去停用词；将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型；进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。

樱岛の鲸·2023-01-04 07:36

NEFU数据科学导论(五)特征工程2特征选取

一、概念什么是特征选择?

NEFU-Go D 乌索普·2023-01-03 10:38

特征提取（降维）和特征选择的参考和笔记

特征选择是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小。

jianuolala·2023-01-03 08:03

机器学习笔记 - 模式识别之图像特征提取和特征选择的基本方法总结

一、概述从模式识别角度来讲，视觉信息的特征获取是机器视觉的一个关键环节。一个机器视觉与模式识别系统的成败，首先取决于其所利用的特征能否较好地反映将要研究的分类问题。如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的分类效果。因此，对于模式识别系统的创建，特征的选择和提取是需要优先考虑的。仅从图像角度来看，图像特征的提取和选择是图像处理过程中非常重要的环节，对后续的图像分类有重要影响，图像数据

坐望云起·2023-01-03 08:32

决策树（decision tree）

决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一

轩儿毛肚·2023-01-02 16:02

迁移学习_迁移学习简明手册(王晋东)_阅读笔记7-8

7.第二类方法：特征选择特征选择法的基本假设是：源域和目标域中均含有一部分公共的特征，在这部分公共的特征上，源领域和目标领域的数据分布是一致的。

gXh_007·2023-01-02 14:06

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