粗糙集特征选择第19页

通俗理解决策树算法中的信息增益（最朴实的大白话,保准能看懂）

信息增益文章目录信息增益概念例子结论在决策树算法的学习过程中，信息增益是特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。

忘川之水&·2022-12-13 06:19

决策树理解

决策树算法包含特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝，这也算一个流程。本文主要是对特征选择

小耗子-Axel·2022-12-13 06:18

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

wlz249·2022-12-12 14:15

Python数据分析之特征工程

目录一、数据清洗：1、数据样本采集（抽样）2、异常值处理识别异常值和重复值直接丢弃（包括重复数据）集中值指代（除异常值外的均值、中位数、众数等等）插值根据不同特征值的具体形式处理二、特征预处理1、特征选择

啊心个。·2022-12-12 12:38

Python机器学习——决策树

###决策树学习算法包含特征选择、决策树的生

calisenanming·2022-12-12 11:48

文本分类--普通分类

2问题总结文本分类的一般流程；3解决思路3.1文本的特征提取特征选择是特征工程中的重要一

FibonacciCode·2022-12-12 09:13

影像组学训练营第一天（共三天）

文章目录影像组学简介影像组学流程第一步：Imaging，图像收集获取第二步：ROI/VOI分割第三步：图像特征提取Featureextraction第四步：特征选择和建模课后思考和答疑问题：影像组学简介影像组学

鱼与钰遇雨·2022-12-11 22:25

随机森林调参 - python

4、随机森林的构建过程5、随机森林优缺点总结5.1优点5.2缺点6、特征重要性评估6.1特征选择6.1.1特征选择的步骤6.1.2特征重要性的估计方法6.2利用随机森林进行特征选择6.2.1利用随机森林进行特征选择

weixin_50304531·2022-12-11 15:01

第11章特征选择与稀疏学习

第11章特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价特征：属性相关特征(relevantfeature)：对当前学习任务有用的属性特征选择(featureselection)：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的原因

CharlesVan·2022-12-11 09:30

第11 章特征选择与稀疏学习

智能小学士·2022-12-11 09:58

《机器学习》第十一章特征选择与稀疏学习总结

overflowsss·2022-12-11 09:55

机器学习----第十一章特征选择与稀疏学习学习笔记

目录子集搜索与评价过滤式选择包裹式选择嵌入式选择与L1正则化稀疏表示与字典学习压缩感知子集搜索与评价我们先来理解以下概念：相关特征：对当前学习任务有用的属性；无关特征：对当前学习任务无用的属性；特征选择

刘星星儿·2022-12-11 09:54

机器学习第十一章特征选择与稀疏学习

第十一章特征选择与稀疏学习特征选择：子集选择、子集评价过滤式选择包裹式选择嵌入式选择：用L1Z正则化稀疏表示：字典学习压缩感知11.1子集搜索与评价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:

爱吃草莓的西瓜酱·2022-12-11 09:24

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记第十一章特征选择与稀疏学习

机器学习总目录第十一章特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价给定属性集，其中有些属性可能很关键、很有用，另一些属性则可能没什么用.我们将属性称为"特征"(feature)：对当前学习任务有用的属性称为

Sundm@lhq·2022-12-11 09:22

西瓜书学习笔记——第十一章：特征选择与稀疏学习

第十一章：特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价子集搜索特征子集评价11.2过滤式选择Relief的相关统计量11.3包裹式选择拉斯维加斯方法和蒙特卡罗方法：11.4嵌入式选择与L1正则化11.5稀疏表示与字典学习稀疏性

Andrewings·2022-12-11 09:22

西瓜书-第11章-特征选择与稀疏学习

特征选择特征选择是一个重要的数据预处理过程，去除不相关的属性，可以减轻维数灾难，并且降低学习任务的难度。特征选择过程必须确保不丢失重要特征。

路飞的纯白世界·2022-12-11 09:22

机器学习第11章特征选择与稀疏学习

第十一章特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”、没什么用的属性称为“无关特征”。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。

cttMiao·2022-12-11 09:49

机器学习（周志华）第十一章特征选择与稀疏学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter11文章目录1子集搜索与评价2过滤式选择3包裹式选择4嵌入式选择与L1正则化5稀疏学习与字典学习6压缩感知1子集搜索与评价特征选择

YJY131248·2022-12-11 09:14

【机器学习】之第十一章——特征选择与稀疏学习

那么从给定的特征集合中选择出响应特征子集的过程就称为特征选择。那么为什么要进行特征选择呢？

FavoriteStar·2022-12-11 09:14

机器学习第11章特征选择与稀疏学习概念总结与简单实践

一解决的问题跟第10章降维的思想相同，特征选择目的也是想减少用于计算的特征，尽可能从最少的特征得到准确的结果。

至味清欢·2022-12-11 09:13

第十一章特征选择与稀疏学习

高自期许·2022-12-11 09:11

语言模型：注意力机制（Attention）

其实现分三步进行：它首先引入一个和任务相关的表示向量作为特征选择的基准，该向量被称为查询向量（QueryVector）；然后选用一种打分函数计算输入特征与查询向量之间的相关性，得到特征被选择的概率分布，

HadesZ~·2022-12-11 03:20

特征选择过滤法-方差过滤、F检验、互信息法

过滤法过滤法通常用作预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法。它是根据各种统计检验分数和相关性指标来选择特征。

talle2021·2022-12-10 22:48

机器学习和深度学习

特征选择当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。

稀土掘金·2022-12-10 21:32

目标跟踪方法概述

跟踪对象的视觉特征选择合适的视觉特征对于跟踪算法而言至关重要。通常选取的视觉特征可作为目标唯一描述，使得其在特征空间中显著可分。值得注意的是，特征的选取与目标的表示方法是

银色子弹lx·2022-12-10 07:14

决策树(decision tree)

决策树构建：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。特征选择特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。

南妮儿·2022-12-10 04:33

sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。

Mick..·2022-12-09 16:27

数据挖掘机器学习[六]---项目实战金融风控之贷款违约预测

汽车交易价格预测详细版本[二]｛EDA-数据探索性分析｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[三]｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[四]｛嵌入式特征选择

汀、·2022-12-09 15:52

详解决策树 Decision Tree

详解决策树DecisionTree详解决策树DecisionTree基本概念特征选择信息增益信息熵信息增益ID3算法算法流程Python实现源码信息增益率信息增益的不足信息增益率C4.5算法算法流程Python

Avery123123·2022-12-09 14:56

机器学习算法基础 2

数据降维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，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。

eddiechen10081·2022-12-09 13:37

Halcon:处理纹理图像的缺陷区域

处理图如下：原图如下：主要思想：1.频域处理，构建高斯滤波2.变换为空间域3.图像差分，分水岭算法4.特征选择，能量的选择（缺陷区域能量较小）代码如下：*关闭窗口dev_close_window()*刷新窗口

致终有林夕·2022-12-09 04:55

kaggle比赛：Predict California sales prices（房价预测）

目录1、比赛介绍：2、导入数据：3、项目构建：特征选择：预处理：训练：模型推理及保存预测结果：4、上传预测结果到kaggle:5、总结：本文内容来源于《动手深度学习》一书。跟着沐神做kaggle比赛。

Ma Sizhou·2022-12-09 00:06

数据集特征提取_特征提取和选择

引用：图像的特征提取都有哪些算法wenwen.sogou.com蒋竺波：机器学习入门讲解：什么是特征（Feature）和特征选择(FeatureSelection)?

weixin_39575758·2022-12-08 17:00

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践--学习笔记（2）

去除不合理的值、缺失值处理不均衡样本处理:上采样、下采样数据类型转化:one-hot编码数据标准化:max-min标准化、z-score标准化（将数据转化为均值为0，方差为1的正态分布）特征工程特征构建特征提取特征选择

weixin_45752264·2022-12-08 12:54

机器学习与数据挖掘知识归纳（二）

通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和剪枝。

_TOS·2022-12-08 12:43

NNDL 作业5 卷积

使用卷积核编辑，输出特征图2.图1使用卷积核编辑，输出特征图3.图2使用卷积核编辑，输出特征图4.图2使用卷积核编辑，输出特征图5.图3使用卷积核编辑，编辑，编辑，输出特征图作业2一、概念卷积：卷积核步长特征图特征选择填充感受野二

喝无糖雪碧·2022-12-08 11:04

mRMR算法解析

1.绪论在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-RelevanceandMin-Redundancy）。

汤宪宇·2022-12-08 07:10

论文笔记：EEGNet：A Compact Convolutional Network for EEG-based Brain-Computer Interfaces

整个网络由三个部分组成，分别对应FBCSP中的带通滤波、CSP、特征选择。

沃·夏澈德·2022-12-08 03:31

R机器学习：特征工程与特征选择的介绍

看了很多高深的算法之后，感觉还是看不懂哦，今天又来代大家复习基本功，一个是特征工程，另一个是特征选择。

公众号Codewar原创作者·2022-12-07 22:00

数据仓库与数据挖掘-绪论个人笔记

数据库中知识发现的过程（又称KDD）输入数据→数据预处理→数据挖掘→后处理→信息其中，数据与处理包括特征选择、维归纳、数据规范化、选择数据子集等。后处理包括模式

大寒_Zz·2022-12-07 20:18

算法文章汇总

电光闪烁·2022-12-07 18:30

python 特征工程_特征工程总结：R与Python的比较实现

文前提要特征工程概述特征选择的一般步骤特征工程的主要包含的内容框架特征选择的主要方法和python与R的比较实现目录1.特征工程概述2.特征工程知识框架3.特征工程的一般步骤4.特征选择的python与

weixin_40001634·2022-12-07 14:56

详细介绍NLP文本分类

根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。

若年封尘·2022-12-07 11:22

VS2015+opencv3.4.10+opencv-contribute3.4.10

opencv-contribute的环境配置准备工作生成OpenCV项目编译生成dll和libVS导入环境关于opencv-contribute的环境配置由于目前在做三维重建的实验任务，需要用到OpenCV的扩展库中的特征选择的部分算法

一定要这样吗丶·2022-12-07 08:00

机器学习——特征选择

一、特征选择1、引出：给定的属性集中，包括有效特征数据，也包括无效或者低效的特征数据；显然，有效特征数据才是模型训练中起关键作用的数据。2、目的：剔除无效特征数据或者低效特征数据。

我要做知识的海绵·2022-12-07 02:54

机器学习——特征降维

一、介绍1、目的：降低特征的维数，使得特征和特征之间不相关2、方式：特征选择、特征提取其中，特征选择详见：特征选择方法全面总结-知乎二、特征提取1、目的：将高维数据降为低维数据，过程中可能舍弃原有数据，

我要做知识的海绵·2022-12-07 02:24

【深度学习】——过拟合的处理方法

overfitting）二、过拟合的表现（判定方法）训练集、测试集、验证集区别测试集与验证集的区别三、产生过拟合的原因1、样本方面2、模型方面四、避免过拟合的方法1、样本方面1）增加样本量2）样本筛选（特征降维、特征选择

有情怀的机械男·2022-12-07 01:34

机器学习数据预处理——特征选择

引言在机器学习的训练过程中，总是会碰到样本大、特征多的数据集。而这些数据集里面的数据有些是用处很小甚至完全无用的。如果一组数据中的无用数据占比较大时，一方面会使得模型的训练时间变长，另一方面模型容易出现欠拟合现象；而如果一组数据中作用较小的数据，即在训练中不能较好体现数据集中样本特征的数据，这类数据占比较大时，除了会提升模型训练的时间以外，还容易引起模型的过拟合现象。针对这种情况，我们需要

woor_·2022-12-06 14:55

Python机器学习之四：特征选择

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。本节示例使用数据集：PimaIndian数据集我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：importpandasaspdimportnumpyasnpfilename='pima_data.csv'dataset=pd.read_csv(filename)#将数据分为输入和输出数据array=dataset.valuesX=arr

余欲与鱼语渔·2022-12-06 14:24

机器学习之特征选择(feature_selection)

文章目录选取特征子集1.子集搜索（subsetsearch）2.子集评价(subsetevaluation)特征选择方法1.过滤式(Filter)ReliefRelief-F2.包裹式(wrapper)

可大侠·2022-12-06 14:53

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