粗糙集特征选择第17页

python基于不同方法实现特征工程常用的归一化技术Normalization对比分析

在很多机器学习数据挖掘的项目中，都免不了要去构建特征工程，在面临特征选择的时候经常会出现我们所提取到的不同的特征维度的数据本身的量纲或者是取值范围是不同的，比如我们在对人的属性建模的时候，人的体温取值都是在

Together_CZ·2022-12-27 08:24

CART算法

paradise smile·2022-12-27 07:52

xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

在kaggle等竞赛中时常可以看到xgb的身影。2016年，陈天奇在论文《XGBoost：AScalableTreeBoostingSystem》中正式提出该算法。XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。XGBoost具有高效、灵活和轻便的特点，在数据挖掘、推荐系统等领域得到广泛的应用。在此简单总结一

直方大·2022-12-27 07:12

机器学习算法基础（二）

降维：把特征的数量减少1、特征选择2、主成分分析1、特征选择特征选择就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可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小

咸鱼2K·2022-12-26 23:12

sklearn kmeans_[精]Kmeans应用与特征选择

1实验在介绍完kmeans的方法之后，我们找了真实的数据集来做算法实验。我们使用的数据集是sklearn机器学习库里面的datasets子库中的鸢尾花(iris)数据，共包括150个花的数据，每个数据有四个属性(特征)，分别是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度。然后，我们选取不同的特征对花进行聚类，首先我们选择花萼长度，花萼宽度作为特征聚类，然后我们选择花瓣长度，花瓣宽度进行聚类，最后，我们一

weixin_39558754·2022-12-26 21:23

数据挖掘-基础知识-笔记汇总5：数据预处理-主成分分析（PCA）和特征提取

特征提取包含特征选择，做特征提取就要做主成分分析，选择好的成分（特征）来进行提取，有效信息保留多才是好的。二维

bensonrachel·2022-12-26 21:21

机器学习算法入门与编程实践

下列对有监督学习描述错误的是DA有标签B核心是分类C分类分类原因不透明D所有数据都相对独立分布4.在以下学习策略中，使用的训练数据只有部分存在标签的是CA监督学习B深度学习C半监督学习D无监督学习5.下面符合特征选择标准的是

晁晁我呀最讨厌期末了·2022-12-26 15:03

决策树介绍及常用算法

决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集

dudu妈·2022-12-26 14:06

iris数据_决策树Decision Tree（ID3算法）（UCI数据库）

决策树构建流程决策树的构造过程一般分为3个部分，分别是特征选择、决策树生产和决策树裁剪。

weixin_39736150·2022-12-26 11:34

机器学习——数据处理流程梳理

数据处理流程梳理一、数据预处理1.数据缺失处理2.划分训练集、测试集及数据不平衡处理3.数据标准化4.特征选择1）随机森林2）相关性检测3）lasso特征5.特征降维二、训练模型1.训练2.查看ROC曲线

朽一·2022-12-26 11:23

数据科学/机器学习——特征选择【代码实例：银行电话营销】

特征选择要求：在保证一定分类精度的前提下，减少特征维度【“降维”】，使分类器实现快速、准确和高效的分类【关键：所提供的识别特征具有很好的可分性，使分类器容易判别】应去掉模棱两可、不易判别的特征所提供的特征不重复

Gadus_·2022-12-26 10:07

【特征选择】基于教与学算法实现二进制特征选择问题附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍简要分析了群智能优化算法的研究现状,重点对"教与学"优化算法作了详细的描述,并分析了"教与学"算法的性能及其优缺点;随后介绍了

普通网友·2022-12-26 07:29

机器学习之过拟合和欠拟合以及适合的模型

1、回归模型当中的过拟合以及欠拟合：2、分类模型当中的过拟合以及欠拟合：3、如何解决过拟合问题：1、通过获取更多训练数据解决过拟合问题2、通过“特征选择（featureselection）”选择一组合适的特征

疋瓞·2022-12-25 14:05

方面级情感分析（一）

传统方面级情感分析：在ABSA任务上,早期的工作主要基于人工特征工程,通过人工设计、特征选择,如情感词典、依赖信息等,再利用最大熵、支持向量机等传

incrediblel·2022-12-25 08:32

决策树算法（五）

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

王涛涛.·2022-12-24 18:07

Python数据分析-数据挖掘（准备数据——数据建模——模型评估——模型应用）

2.1找到数据2.2数据探索2.3数据清洗2.3.1缺失值处理2.3.2异常值的处理2.3.3数据偏差2.3.4数据标准化2.3.5特征选择2.4构建

大炮不想学习·2022-12-24 18:20

特征选择-方差过滤（学习笔记）

方差过滤找到方差大有区分度的特征，过滤掉那些特征方差较小的特征。比如一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这个特征对于样本区分没有什么作用。所以可以设置一个过滤的阈值，过滤掉那些方差小的特征，从而达到特征筛选的目的。注意不要将重要的特征过滤掉。适用于稀疏矩阵（数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有

corina_qin·2022-12-24 16:24

一文读懂ID3、C4.5、CART

ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5也是贪婪搜索）。

one-莫烦·2022-12-24 11:05

决策树与随机森林

一、决策树决策树包括3个步骤：特征选择决策树的生成（决策树局部最优）决策树的剪枝（决策树全局最优）1.特征选择特征选择的准则是信息增益或者信息增益比、Gini指数。

JNYxiaocao·2022-12-24 08:59

非独立同分布大数据

banrieen·2022-12-24 07:57

特征选择----皮尔逊(Pearson)相关系数

温旧酒一壶~·2022-12-24 07:55

sklearn库主要模块功能简介

sklearnsklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择

温旧酒一壶~·2022-12-24 07:24

python大数据之随机森林（回归与分类）

优点：处理高纬度的数据，并且不用做特征选择，当然也可以使用随机森林做特征筛选。模型泛化能力强对不平衡数据集来说，可以平衡误差。对缺失值，异常值不敏感。缺点：当数据噪声比较大时，

addict_jun·2022-12-24 03:11

知识图谱 ——距离变换模型

(L0范数很难优化求解)L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理

叫我小鱼就好·2022-12-23 14:52

《遥感原理与应用》总结——遥感图像自动识别分类

目录遥感图像自动识别分类1.基础知识2.特征变换及特征选择3.监督分类4.非监督分类5.非监督分类与监督分类的结合6.分类后处理和误差分析7.提高分类精度的方法8.基于目标的信息提取遥感图像自动识别分类遥感图像自动分类的重要性

百年一遇大变局·2022-12-23 10:18

【天池学习笔记】二手车交易价格预测

评测标准1.5结果格式总结2.Baseline3.探索性数据分析EDA3.1介绍3.2常用绘图3.3相关性,独立性分析3.4问题解答3.5代码总结4.特征工程4.1数据理解4.2数据清洗4.3特征构造4.4特征选择

Junieson·2022-12-23 09:34

一文介绍机器学习中的三种特征选择方法

广义的特征工程一般可分为三个环节：特征提取、特征选择、特征衍生，三个环节并无明确的先手顺序之分。本文主要介绍三种常用的特征选择方法。机器学习中的特征需要选择，人生又何尝不是如此？

AI科技大本营·2022-12-23 09:52

Python机器学习特征选择(完全版)

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。

算法进阶·2022-12-23 09:14

【机器学习基础】特征选择的Python实现(全)

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。

风度78·2022-12-23 09:42

李宏毅机器学习hw1~4作业强化点

李宏毅机器学习hw1~4作业强化点总结李宏毅机器学习hw11.特征选择2.激活函数3.学习率李宏毅机器学习hw2HMM李宏毅机器学习hw31.dropout2.目标检测Loss设置3.模型融合李宏毅机器学习

沅沅要努力学习啊!!!·2022-12-22 18:42

随机森林模型代码_基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法...

该方法重点在于使用随机森林算法进行特征选择，一方面更加注重对结果重要的特征，另一方面消除无关特征对检测结果的干扰

weixin_39530288·2022-12-22 13:15

高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究--基于光谱，空间，空谱的DBN+LR

1.引言针对高光谱数据量大，特征维数高的特点降低维度的方法：两种方法：一种是特征选择，一种是特征提取。特征选择是找到原始波段的一个合适的子集，特征提取是在变换后的特征空间中寻找一个真子集。

Kun Li·2022-12-22 13:20

【领域泛化】论文介绍《Learning to balance specificity and invariance for in and out of domain generalization》

Learningtobalancespecificityandinvarianceforinandoutofdomaingeneralization》论文地址摘要核心思想动机DMG方法通过领域特征编码的特征选择激励领域特异性代码实现论文引用论文地址

TopologyXL·2022-12-22 10:17

(5) 李航《统计学习方法》基于Python实现——决策树

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。优点：模型具有可读性，解释性较强，分类速度快，准确性高，可以处理连续和种类字段，不需要任何领域知

奥卡姆的剃刀·2022-12-21 17:06

机器学习 | 决策树+模型评估

通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。

Grace__Sun·2022-12-21 17:03

你要的机器学习常用评价指标，以备不时之需

导读在机器学习中，我们前期经过数据采集、数据清洗，中期进行特征分析、特征选择，后期对处理好的数据集分割，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，最后基于划分好的数据集进行训练调优，并选择性能最好的模型。

一颗磐石·2022-12-21 15:04

【机器学习】基于天气数据集的XGBoost分类与预测

目录一、学习知识点概要二、学习内容代码1.导入库2.对离散变量进行编码3.利用XGBoost进行训练与测试4.利用XGBoost进行特征选择5.模型调参三、学习问题与解答四、学习思考与总结一、学习知识点概要首先

elif:·2022-12-20 14:00

数据挖掘-决策树算法+代码实现（七）

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

Lingxw_w·2022-12-20 11:34

Python：opencv画点、圆、线、多边形、矩形

简介：机器学习视觉方向一般都需要在图像中添加标注框，标注框有着很大的用处，特别是对图像中某些需要关注的特征起到圈定的效果，方便对特征选择进行处理。

玩转测试开发·2022-12-20 03:40

cnn文本分类python实现_CNN文本分类

这其中的思想就是，降维或者说是特征选择，通过前面的卷积层或者池化层将重要的特征选取出来，然后全连接进行分类。特征是最重要的。论文所提出的模型结构如下图所示：1，

weixin_39721853·2022-12-19 19:38

线性回归——基本使用和特点分析

线性回归的原型：y=wx+b代价函数：最小二乘法构造（y-y'）**2.sum()目标函数：对代价函数求导=0，找全局最小值对应W值线性回归特点：线性回归一定是一条直线，可能容易欠拟合；线性回归求解效率高特征选择

Sophia&Anna·2022-12-19 13:32

[机器学习导论]——第四课——特征选择

文章目录第四课——特征选择特征选择动机特征选择方法概述过滤式选择（Filtermethod）单变量过滤多变量过滤包裹式选择（Wrappermethod）:apple:嵌入式选择（Embeddedmethod

雨落俊泉·2022-12-19 09:45

sklearn入门——回归树

重要参数、属性及接口criterion回归树衡量分支质量的指标，支持的标准有三种：1）输入“mse”使用均方误差(meansquarederror)，父节点和子节点之间的均方误差的差额来作为特征选择的标准

陈笨蛋@·2022-12-19 07:27

sklearn 2.回归树

只是回归树里没有标签分布是否均衡的问题2.参数：criterion回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：1）输入"mse"使用均方误差meansquarederror(MSE),父节点和叶子节点之间的均方误差的差额被用来作为特征选择的标准

smile~。·2022-12-19 07:56

数据预处理Part1——数据清洗

文章目录一、数据预处理二、数据清洗1、缺失值处理1.1丢弃缺失值1.2补全缺失值1.3真值转换1.4不处理1.5特征选择2、异常值2.1异常值处理2.2保留异常数据的情况2.2.1异常值正常反映了业务运营结果

weixin_43060843·2022-12-18 18:40

深度学习神经网络学习日记

wn)weightdecayL1Regularization:拉普拉斯分布左右对称L2Regularization:高斯分布w的平方项拉普拉斯分布正则化能够使得模型更倾向于得到稀疏参数稀疏参数的优点在特征选择上优化器

WJY991202·2022-12-18 17:51

机器学习-特征中的相关性及相关系数、卡方检验、互信息

在机器学习中，对于特征选择的方法分为三类：过滤式（Filter），包裹式（Wrapper），和嵌入式（Embedding）。

taoKingRead·2022-12-18 16:06

如何知道特征的重要性

特征选择是机器学习中的核心概念之一，它极大地影响模型的性能。用于训练机器学习模型的数据功能对可达到的性能有很大的影响。不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。

你今天机器学习了么·2022-12-18 16:04

6--半监督学习

本周学习内容：学习特征选择与稀疏学习部分内容学习半监督学习部分内容1特征选择在现实任务中属性过多则会造成维数灾难的问题，若能在所有特征中选取更重要的一部分特征来进行构建模型，则该问题将会减轻，另外去除不相关的特征往往也会降低学习任务的难度

pepsi_w·2022-12-18 14:00

PCA人脸识别降维+PCA实现噪音过滤--from 菜菜机器学习

PCA与特征选择的区别在于特征选择后的特征矩阵是可读的，而PCA降维之后的新特征向量是不可读的，PCA是将已存在的特征进行压缩，降维完毕后的特征不是原本特征矩阵中的任何一个特征，而是通过某些方式组合起来的新特征

talle2021·2022-12-18 10:22

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